Machine Learning Engineer

wygasa za 10 dni (do 23 sie)

Warszawa, mazowieckie

Umowa o pracę

Pełny etat

Jesteśmy Square One Resources – Twoim zaufanym partnerem w dziedzinie technologii informatycznych i doradztwa IT. Nasza historia zaczęła się w 1995 roku w Warszawie i od tego czasu nieustannie rozwijamy nasze kompetencje, aby łączyć świat biznesu ze specjalistami IT. Jesteśmy dumni z tego, że nasz zespół, liczący 11–50 pracowników, oraz ponad 850 konsultantów na całym świecie, z których 490+ działa w Polsce, codziennie wprowadza innowacje i najlepsze praktyki w branży. Specjalizujemy się w rekrutacji IT, outsourcingu IT oraz Managed Services. Nasze usługi, takie jak body leasing i team leasing, są dostosowane do indywidualnych potrzeb naszych klientów, a nasza międzynarodowa obecność pozwala na działanie na szeroką skalę. Jesteśmy zespołem kreatywnych, zwinnych i elastycznych profesjonalistów, którzy cenią sobie uczciwość i rzetelność w informowaniu o możliwościach rozwoju kariery. Nasze wartości są odzwierciedleniem naszej kultury organizacyjnej i są kluczowe w budowaniu długotrwałych relacji zarówno z klientami, jak i pracownikami. Wierzymy, że dzięki naszemu podejściu możemy nie tylko odpowiadać na bieżące potrzeby rynku, ale także przewidywać przyszłe trendy i dostosowywać się do nich. Jesteśmy dumni z tego, co osiągnęliśmy, ale jeszcze bardziej ekscytuje nas przyszłość i możliwości, które przed nami stoją. Dziękujemy, że jesteście częścią naszej podróży i zapraszamy do współpracy, aby razem tworzyć lepsze jutro w świecie IT.

The leading provider of vehicle lifecycle solutions, with headquarters in Chicago, enables the companies that build, insure, and replace vehicles to power the next generation of transportation. Its platform delivers advanced mobile, artificial intelligence, and car technologies. It connects a network of 350+ insurance companies, 24,000+ repair facilities, hundreds of parts suppliers, and dozens of third-party data and service providers. The customer's collective solutions enhance productivity and help clients deliver better experiences for end consumers.

Machine Learning Engineer

Your responsibilities

Design and implement end-to-end document intelligence pipelines on AWS.
Develop and optimize ML models for document classification, segmentation, and field extraction.
Build scalable data processing systems handling PDFs up to 2000 pages.
Collaborate with subject matter experts to create and refine requirements for extraction.
Own features from research through production deployment and monitoring.
Establish evaluation frameworks and quality metrics for extraction accuracy.

Our requirements

Advanced knowledge of Python (native, Pandas, ScikitLearn, Tensorflow or Pytorch, PyStats, Pydantic).
Experience with AWS tools for ML Engineering and ML deployment (SageMaker, Lambda, Cloudformation/CDK, Step Functions).
Advanced knowledge of SQL and Data Modeling.
Experience with GenAI for document intelligence, including prompt engineering, RAG (Retrieval Augmented Generation), multi-modal models (vision + text), and production deployment using AWS Bedrock or Azure OpenAI APIs.
Experience in experiment design (power analysis and hypothesis testing).
Proficiency in written and verbal communication for remote and largely asynchronous work environments.
Demonstrated capacity to clearly and concisely communicate complex technical problems and propose iterative solutions.
Experience owning a feature from concept to production, including proposal, discussion, and execution.
Experience with document processing tools (AWS Textract, Azure Document Intelligence, or similar OCR/layout detection systems).
Experience with PDF and Image processing libraries (e.g., PyMuPDF, OpenCV, Pillow).
Experience in Machine Learning/ Data Science (e.g., ML algorithm selection, feature engineering, model training, hyperparameter tuning, supervised and unsupervised learning implementation, building model pipelines, using Machine Learning tools/libraries/frameworks).
Experience working with AWS big data technologies (Redshift, S3, EMR, Glue, etc.).