Senior Software Engineer MLE in Teilzeit in Tesco Technology

Über die Rolle

Wir suchen einen erfahrenen Machine-Learning-Ingenieur zur Verstärkung unseres wachsenden Data Science Engineering-Teams. Sie arbeiten mit anderen Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Produktmanagern, Systemingenieuren und Analyseexperten zusammen, um unseren Kunden wertvolle und innovative Ergebnisse zu liefern. Sie arbeiten innerhalb und zwischen unseren Engineering- und Data-Science-Teams und liefern skalierbare Produkte, die die Art und Weise verbessern, wie wir unsere Kunden bedienen und unsere Abläufe betreiben. 

Diese Rolle würde zu jemandem passen, der bereits Erfahrung als ML-Ingenieur oder Software-Ingenieur hat.

Über das Team:

Bei Tesco Data Science & Analytics helfen wir unseren Kunden und den Gemeinden, in denen wir tätig sind, den größtmöglichen Nutzen aus Daten zu ziehen. Wir bauen und betreiben die Datenplattformen von Tesco, wir entwerfen und entwickeln Daten auf diesen Plattformen, stellen der Analyse-Community bei Tesco Funktionen und Tools zur Verfügung und entwickeln Datenprodukte in großem Maßstab. 

Unser Data Science-Team ist an einer Vielzahl von Projekten beteiligt, die sich über die Lieferkette, Logistik, Filialen und Online erstrecken. Dazu gehören Projekte in den Bereichen Betriebsoptimierungen, kommerzielle Entscheidungsunterstützung (z. B. Prognose und Reichweitenoptimierung), Online (z. B. Suche und Empfehlung) und Intelligent Edge (z. B. Computer Vision). Unsere Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit unseren Datenwissenschaftlern zusammen und helfen bei allem, von der Entwicklung von Tools und Plattformen über die Codeoptimierung bis hin zur Bereitstellung von Lösungen in Edge-, Cloud- und Big-Data-Umgebungen.

Umgebungen.

Unternehmensbeschreibung

Tesco ist ein führender multinationaler Einzelhändler mit mehr als 336.000 Kollegen.

Unsere Software wird täglich von Millionen Menschen in mehreren Ländern genutzt. Ganz gleich, ob es um die Kassen und Websites geht, die unsere Kunden nutzen, oder um die Systeme, die unsere Kollegen und Partner nutzen: Sie tragen Ihren Teil dazu bei, dass alles wie eine gut geölte Maschine läuft. Und wenn ein geschäftliches Problem auftaucht? Sie und die kreativen Köpfe in unserem Team werden herausgefordert, dieses Problem zu lösen.

Als Tech Hub kooperieren wir mit der Gruppe der Tesco Technology Hubs in Großbritannien, Polen, der Tschechischen Republik, Ungarn und Indien.

Was unseren Kollegen bei Tesco am besten gefällt:

• Wir entwickeln unsere eigenen Produkte
• Wir bewirken; Großbetrieb
• Verantwortung und Respekt werden uns entgegengebracht
• Wir kooperieren und unterstützen uns gegenseitig
• Es gibt tolle Kollegen, die hier in kleine Teams aufgeteilt sind < /li>
• Wir können uns weiterentwickeln und Neues lernen

Zusätzliche Informationen

Wir legen bei Tesco Wert auf Flexibilität; Daher ist diese Position auch für Kandidaten verfügbar, die Interesse an einer Teilzeitbeschäftigung haben – etwa 120 Stunden im Monat oder mehr. Bitte teilen Sie uns mit, was für Sie in Frage kommen würde.

Hybrides Arbeiten

Derzeit arbeiten wir bei Tesco Technology in einem Hybridmodell. Wir lieben es, von zu Hause aus zu arbeiten, aber wir lieben es auch, mit unseren Kollegen persönlich in Kontakt zu treten, zusammenzuarbeiten und Innovationen zu entwickeln. Wir treffen uns drei Tage pro Woche in unserem Büro in Krakau.

Vorteile

Tesco ist ein vielfältiger und spannender Arbeitgeber, der sich dafür einsetzt, #aplacetogeton zu sein und allen unseren Kollegen karrierebestimmende Möglichkeiten zu bieten. Wenn Sie sich für den Einstieg in unser Unternehmen entscheiden, bieten wir Ihnen (für alle):

• Unbefristeter Vertrag von Anfang an – als Zeichen unseres Vertrauens in Ihre Fähigkeiten
• MacBook als Ihr Werkzeug für die Arbeit
• Lernmöglichkeiten – zertifizierte technische Schulungs- und Lernplattformen wie Udemy, Pluralsight und O' reily
• Empfehlungsbonus
• Sportliche Aktivitäten  mit einem Personal Trainer im Büro

Vorteile nur für Kollegen, die vertraglich angestellt sind:

• Zusätzliche 4 Tage bezahlter Urlaubzur Unterstützung Ihres Wohlbefindens und Ihres Familienlebens < /li>
• Bis zu 20 % jährlicher Gehaltsbonus – basierend auf individueller und geschäftlicher Leistung
• Private Gesundheitsversorgung (LuxMed)
• Cafeteria & Multisport
• Unterstützung derjenigen, die noch nicht Anspruch auf den vollen Urlaubsanspruch haben, durch Erweiterung ihres Pools von 20 bis 25 Tage
• Umzugshilfe
• Erhöhte Einkommenskosten (KUP)

Wenn das spannend klingt, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.

Qualifikationen

Sie benötigen

Sie kommen aus einem der beiden Gebiete einen Software-Engineering- oder ML-Engineering-Hintergrund mit guten Kenntnissen in Programmierung (Python), maschinellem Lernen und MLOps und der Umsetzung von Data-Science-Lösungen in die Produktion.

Wichtige Anforderungen:

• 4-5 Jahre Erfahrung als Softwareentwickler. Erfahrung in der Arbeit in maschinellen Lernprojekten ist von Vorteil.
• Such- und Empfehlungserfahrung ist wünschenswert, aber nicht unbedingt erforderlich.
• Ausgeprägte Software-Engineering-Kenntnisse mit Erfahrung in verschiedenen Programmiersprachen und guten Kenntnissen in mindestens einer Sprache, idealerweise Python.
• Ein Hintergrund oder ein ausgeprägtes Verständnis des Einzelhandelssektors, der Logistik und/oder des E-Commerce wäre von Vorteil, ist aber nicht erforderlich.
• Kenntnisse über neue MLOps-Praktiken und -Tools wären von Vorteil, z. B. Feature Stores und Model Lifecycle Management.
• Kundenorientierung mit der richtigen Balance zwischen Ergebnislieferung und technischer Exzellenz.
• Die Fähigkeit, technische Fähigkeiten und Know-how zur Lösung realer Geschäftsprobleme anzuwenden.
• Nachweisbare Erfahrung im Aufbau skalierbarer und belastbarer Systeme.
• Kommerzielle Erfahrung, die zum Erfolg wirkungsvoller Data-Science-Projekte in komplexen Organisationen beiträgt.
• Eine analytische Denkweise und die Fähigkeit, spezifische Geschäftsprobleme anzugehen .
• Verwendung von Versionskontrolle (Git) und zugehörigen Software-Lebenszyklus-Tools.
• Erfahrung mit Tools zur Überwachung, Protokollierung und Alarmierung, z. B. Splunk oder Grafana.
• Verständnis gängiger Datenstrukturen und Algorithmen.
• Erfahrung in der Arbeit mit Open-Source-Data-Science-Umgebungen.
• Kenntnisse über Open-Source-Big-Data-Technologien wie Apache Spark.
• Erleben Sie die Entwicklung von Lösungen, die in der Cloud, idealerweise Azure, ausgeführt werden.
• Erfahrungenz mit Softwareentwicklungsmethoden einschließlich Scrum und Kanban.

Über die Rolle

Wir suchen einen erfahrenen Machine Learning Engineer zur Verstärkung unseres wachsenden Data Science Engineering-Teams. Sie arbeiten mit anderen Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Produktmanagern, Systemingenieuren und Analyseexperten zusammen, um unseren Kunden wertvolle und innovative Ergebnisse zu liefern. Sie arbeiten innerhalb und zwischen unseren Engineering- und Data-Science-Teams und liefern skalierbare Produkte, die die Art und Weise verbessern, wie wir unsere Kunden bedienen und unsere Abläufe betreiben. 

Diese Rolle würde zu jemandem passen, der bereits Erfahrung als ML-Ingenieur oder Software-Ingenieur hat.

Über das Team:

Innerhalb von Tesco Data Science & Analytics helfen wir unseren Kunden und den Gemeinden, in denen wir tätig sind, den größtmöglichen Nutzen aus Daten zu ziehen. Wir bauen und betreiben die Datenplattformen von Tesco, wir entwerfen und entwickeln Daten auf diesen Plattformen, stellen der Analyse-Community bei Tesco Funktionen und Tools zur Verfügung und entwickeln Datenprodukte in großem Maßstab. 

Unser Data Science-Team ist an einer Vielzahl von Projekten beteiligt, die sich über die Lieferkette, Logistik, Filialen und Online erstrecken. Dazu gehören Projekte in den Bereichen Betriebsoptimierungen, kommerzielle Entscheidungsunterstützung (z. B. Prognose und Reichweitenoptimierung), Online (z. B. Suche und Empfehlung) und Intelligent Edge (z. B. Computer Vision). Unsere Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit unseren Datenwissenschaftlern zusammen und helfen bei allem, von der Entwicklung von Tools und Plattformen über die Codeoptimierung bis hin zur Bereitstellung von Lösungen in Edge-, Cloud- und Big-Data-Umgebungen.

Umgebungen.

Unternehmensbeschreibung

Tesco ist ein führender multinationaler Einzelhändler mit mehr als 336.000 Kollegen.

Unsere Software wird täglich von Millionen Menschen in mehreren Ländern genutzt. Ganz gleich, ob es um die Kassen und Websites geht, die unsere Kunden nutzen, oder um die Systeme, die unsere Kollegen und Partner nutzen: Sie tragen Ihren Teil dazu bei, dass alles wie eine gut geölte Maschine läuft. Und wenn ein geschäftliches Problem auftaucht? Sie und die kreativen Köpfe in unserem Team werden herausgefordert, dieses Problem zu lösen.

Als Tech Hub kooperieren wir mit der Gruppe der Tesco Technology Hubs in Großbritannien, Polen, der Tschechischen Republik, Ungarn und Indien.

Was unseren Kollegen bei Tesco am besten gefällt:

• Wir entwickeln unsere eigenen Produkte
• Wir bewirken; Großbetrieb
• Verantwortung und Respekt werden uns entgegengebracht
• Wir kooperieren und unterstützen uns gegenseitig
• Es gibt tolle Kollegen, die hier in kleine Teams aufgeteilt sind < /li>
• Wir können uns weiterentwickeln und Neues lernen

Zusätzliche Informationen

Wir legen bei Tesco Wert auf Flexibilität; Daher ist diese Position auch für Kandidaten verfügbar, die Interesse an einer Teilzeitbeschäftigung haben – etwa 120 Stunden im Monat oder mehr. Bitte teilen Sie uns mit, was für Sie in Frage kommen würde.

Hybrides Arbeiten

Derzeit arbeiten wir bei Tesco Technology in einem Hybridmodell. Wir lieben es, von zu Hause aus zu arbeiten, aber wir lieben es auch, mit unseren Kollegen persönlich in Kontakt zu treten, zusammenzuarbeiten und Innovationen zu entwickeln. Wir treffen uns drei Tage pro Woche in unserem Büro in Krakau.

Vorteile

Tesco ist ein vielfältiger und spannender Arbeitgeber, der sich zum Ziel gesetzt hat, #aplacetogeton zu sein und allen unseren Kollegen karrierebestimmende Möglichkeiten zu bieten. Wenn Sie sich für den Einstieg in unser Unternehmen entscheiden, bieten wir Ihnen (für alle):

• Unbefristeter Vertrag von Anfang an – als Zeichen unseres Vertrauens in Ihre Fähigkeiten
• MacBook als Ihr Werkzeug für die Arbeit
• Lernmöglichkeiten – zertifizierte technische Schulungs- und Lernplattformen wie Udemy, Pluralsight und O' reily
• Empfehlungsbonus
• Sportliche Aktivitäten  mit einem Personal Trainer im Büro

Vorteile nur für Kollegen, die vertraglich angestellt sind:

• Zusätzliche 4 Tage bezahlter Urlaubzur Unterstützung Ihres Wohlbefindens und Ihres Familienlebens < /li>
• Bis zu 20 % jährlicher Gehaltsbonus – basierend auf individueller und geschäftlicher Leistung
• Private Gesundheitsversorgung (LuxMed)
• Cafeteria & Multisport
• Unterstützung derjenigen, die noch nicht Anspruch auf den vollen Urlaubsanspruch haben, durch Erweiterung ihres Pools von 20 bis 25 Tage
• Umzugshilfe
• Erhöhte Einkommenskosten (KUP)

Wenn das spannend klingt, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.

,[Teilnahme an Gruppendiskussionen über Systemdesign und -architektur, Zusammenarbeit mit Produktteams zur Kommunikation und Umsetzung von Anforderungen in technische Anforderungen, Zusammenarbeit mit unseren Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und Produktteams in der gesamten Software Lebenszyklus, Bereitstellung von qualitativ hochwertigem Code und Lösungen, Einführung von Lösungen in die Produktion, Durchführung von Codeüberprüfungen zur Optimierung der technischen Leistung von Data-Science-Lösungen., Unterstützung von Produktionssystemen, Behebung von Vorfällen und Durchführung von Ursachenanalysen. Kontinuierliche Suche nach Möglichkeiten, wie wir unsere Systeme weiterentwickeln und verbessern können Technologie, Prozesse und Praktiken, Wissensaustausch mit der breiteren Ingenieursgemeinschaft, Anwendung von SDLC-Praktiken zur Erstellung und Veröffentlichung robuster Software] Beispiele: Python, Maschinelles Lernen, Splunk, Apache Spark, Azure, Maschinelles Lernen, Logistik, Datenwissenschaft, Git, Grafana, Datenstrukturen, Open Source, Spark, Kanban, MLOps Instrumente: . Zu den Vorteilen gehören: Internationale Projekte, private Gesundheitsfürsorge, Sportabonnement, kleine Teams, kostenloser Kaffee, Kantine, Fahrradabstellplätze, Spielzimmer, Mobiltelefon, kostenlose Parkplätze, modernes Büro, keine Kleiderordnung, Dusche.