Dane Ścieżka zawodowa

Machine Learning Engineer

Przenoś modele uczenia maszynowego do działającej usługi. Poznaj walidację wejścia, wersjonowanie i bezpieczny odbiór predykcji.

Rozpocznij kurs Zobacz program · 6 lekcji

Praca w trzech krokach

Ustal umowę modelu
Zweryfikuj artefakt
Wdróż i obserwuj

Na czym polega praca?

Ustal umowę modelu: Opisz wejście, wyjście i sposób liczenia cech.
Zweryfikuj artefakt: Porównaj wyniki i sprawdź środowisko obsługi predykcji.
Wdróż i obserwuj: Zapisz wersję, mierniki, wyjątki i plan reakcji.

Z jakich narzędzi korzystasz?

Przykładowe programy, dokumenty i wyposażenie. Konkretny zestaw zależy od miejsca pracy.

Dokumentacja pomiarów: Porównaj wynik z wymaganiami i zapisz warunki pomiaru.
Lista kontrolna odbioru: Zaznacz, co sprawdzono, co trzeba poprawić i kto ma potwierdzić wynik.
Etykieta i specyfikacja produktu: Porównaj nazwę, wariant i wymagania z właściwym produktem.

Jakich umiejętności potrzebujesz?

Umiejętności twarde

Walidacja wejścia
Wersjonowanie modeli
Monitoring predykcji

Na początek: Narysuj granice odpowiedzialności za cechy, artefakt i decyzję użytkownika.

Umiejętności miękkie

Przećwicz, jak powiedzieć to w pracy:

„Porównam dane wejściowe z tego samego zamówienia w obu potokach.”
„Poprzedni model ma pozostać dostępny do wycofania.”

Program kursu

Zacznij od pierwszej lekcji lub wybierz temat. W każdym rozdziale znajdziesz przykład, schemat i ćwiczenie.

Podstawy

Praca krok po kroku

Trudniejsze sytuacje

Kompendium zawodu

Pojęcia w pracy

Inference: Użycie wytrenowanego modelu do wyznaczenia predykcji.
Schemat danych: Opis wymaganych pól, typów i dopuszczalnych właściwości wejścia.
Training-serving skew: Różnica między danymi lub przekształceniami podczas treningu i predykcji.
Wersja modelu: Oznaczony artefakt wraz z konfiguracją i pochodzeniem.
Walidacja infrastruktury: Sprawdzenie, czy wersja uruchamia się i obsługuje uzgodnione żądania.

Zwroty w typowych sytuacjach

„Porównam dane wejściowe z tego samego zamówienia w obu potokach.”: Weryfikujesz zgodność przekształceń.
„Poprzedni model ma pozostać dostępny do wycofania.”: Zapewniasz drogę odzyskania.
„Wykres jakości będzie opóźniony, bo etykiety przychodzą po dostawie.”: Wyjaśniasz ograniczenie sygnału.

Warto wiedzieć przed pierwszym dniem

Laptop z wykresami i danymi — Ilustracja branży · Zdjęcie Daniil Komov / Unsplash

Mowa ciała w pracy

Wskaż liczbę, którą właśnie omawiasz. Potem zwróć się do słuchacza i daj mu czas na porównanie jej z resztą tabeli.

Źródła do nauki TensorFlow — potok produkcyjny TFX

Przećwicz rozmowę kwalifikacyjną

Odpowiedz na głos, a potem rozwiń przykładową odpowiedź.

Czy wysoka jakość offline wystarczy do wydania?

Oprócz jakości oceniam zgodność wejścia, możliwość obsługi żądań, czas odpowiedzi i procedurę reakcji.

Jak odróżnisz błąd integracji od zmiany zachowań klientów?

Sprawdzę kompletność oraz kodowanie wejścia przed i po zmianie. Potem porównam rozkład i wyniki po dotarciu etykiet.

Zadanie rekrutacyjne

Nowy model obiecuje mniej błędów, ale usługa otrzymuje ceny w innym formacie niż trening. Zaproponuj sposób wykrycia różnicy, warunki odbioru i reakcję po wdrożeniu.

Plan pracy nad zadaniem

Ustal umowę modelu
Zweryfikuj artefakt
Wdróż i obserwuj

Pokaż kryteria wykonania

Rozróżniasz problem wejścia od samej jakości modelu.
Śledzisz przekształcenie pola między źródłem a predykcją.
Wyznaczasz reakcję i warunek bezpiecznego powrotu.

Pierwszy dzień w pracy

Poproś o rejestr modeli, umowę wejścia, historię ostatniego wydania i zasady obsługi błędnych predykcji.

Widełki wynagrodzeń

Machine Learning Engineer · Rekrutacje z 2025 r. · Polska · pełny etat · miesięcznie brutto

Polska: 19 000–26 000 zł

Źródło Hays Poland, raport płacowy 2026, s. 62

Oferty pracy

Otwórz wyniki dla hasła „machine learning engineer” na portalu pracy.

Pracuj.pl ↗ RocketJobs ↗

Inne kursy z tej branży

Wszystkie kursy w branży: Dane i analityka →