Projekt zakłada implementację zaawansowanego systemu zarządzania zaopatrzeniem (Supply Chain Management) dla firmy z sektora odzieżowego oraz wdrożenie i doskonalenie modeli uczenia maszynowego (ML) w systemie rekomendacyjnym dla sklepu internetowego. Celem projektu jest zintegrowanie danych z systemu zarządzania zaopatrzeniem z danymi zakupowymi klientów w celu zoptymalizowania dostaw i zapewnienia personalizowanych rekomendacji produktów.

  • optymalizacja modeli ML do rozwiązywania konkretnych problemów związanych z zarządzaniem zaopatrzeniem, takich jak prognozowanie popytu, optymalizacja zapasów, czy zarządzanie łańcuchem dostaw,
  • integracja modeli ML z zaawansowanym systemem zarządzania zaopatrzeniem (SCM) w celu dostarczania rekomendacji i informacji o danych prognostycznych,
  • wdrożenie opracowanych modeli ML do środowiska produkcyjnego,
  • ciągła optymalizacja modeli ML w produkcji oraz eksperymentacja z różnymi algorytmami i podejściami w celu poprawy wyników,
  • współpraca z innymi członkami zespołu projektowego.



  • min. 4-letnie doświadczenie zawodowe na podobne stanowisko,
  • znajomość języka Python, który jest powszechnie używany w dziedzinie ML,
  • zrozumienie i praktyczna znajomość algorytmów uczenia maszynowego i technik głębokiego uczenia,
  • doświadczenie w pracy z narzędziami MLOps, takimi jak Kubeflow lub MLflow, 
  • znajomość platform i usług chmurowych, takich jak AWS,
  • bardzo dobra znajomość języka angielskiego,
  • gotowość do pracy w godzinach dostosowanych do PST (czas pacyficzny).


Screening rekrutacyjny
Technical interview
Spotkanie z zespołem
Feedback

W Stackmine zajmujemy się pełnym cyklem tworzenia rozwiązań IT z obszarów aplikacji webowych, desktop oraz mobile. Realizacja projektów obejmuje wiodące technologie służące do wytwarzania oprogramowania w obszarze back-end (JAVA, C#, Python, C++, Node.js, Scala, PHP,) oraz front-end (Angular, React, Vue). Dodatkowo posiadamy doświadczenie w budowaniu zespołów z niszowymi kompetencjami np. Golang. Ponadto oferujemy szerokie doświadczenie sektorowe, co pozwala nam z sukcesem realizować projekty dla branż wymagających domenowej wiedzy.