Înapoi la Joburi
Publicat 3 săptămâni în urmă
eMAG

Machine Learning Engineer (Data&AI, Data Science Team)

Nespecificat
Estimare 1,050 - 3,150 EUR Brut / lună · Pe baza a 24 anunțuri similare
Bucharest
La birou
Full-time

Tehnologii

Descriere job

Acest post este localizat în Bucharest, Romania.

Căutăm un Machine Learning Engineer (Data&AI, Data Science Team).

Oferim un post full-time.

Informații suplimentare

We’re always looking for the ones truly passionate about their work. If you are amongst them, you can rest assured there is a place for you in eMAG. We’ve grown very fast and are determined to keep doing so. What brought us here is our desire for continuous evolution and practical results. More than 6000 colleagues are part of eMAG Teams. We strongly believe in people's development and therefore every year we invest more and more energy and resources to remain an organization that is constantly learning. We want to ensure that you’ll have the most talented colleagues and the proper environment to grow and achieve great results, to become what you desire on a personal and professional level. Join us, grow faster! Machine Learning Engineer (Data&AI, Machine Learning Team) As a Machine Learning Engineer within the Data&AI department, you will be at the forefront of developing and refining machine learning models that drive key aspects of our business. You will collaborate closely with cross-functional teams, including Product and Engineering teams, to deliver impactful solutions across various domains, from personalized product recommendations and ad relevance to pricing optimization, sales forecasting, or inventory management. Your role will involve both research and hands-on model development, ensuring our algorithms remain innovative and scalable in a fast-paced environment. What you’ll have to do: - Develop cutting-edge techniques for fields like search, personalization, advertising, forecasting, optimization, and agent-based automation. - Dive deep into massive datasets, uncovering hidden patterns and insights through exploratory analysis and advanced analytical techniques. - Design and build machine learning models using state-of-the-art techniques, adapting them for real-world production environments and optimizing for business needs and engineering constraints. - Write high-quality production code for training and inference, ensuring seamless data validation, efficient logging, reliable exception handling, and smooth orchestration for optimal performance. What makes you a good fit: - Have a degree in a related discipline (Mathematics, Statistics, Data Science, Computer Science). - Have hands-on experience with TensorFlow or PyTorch. - Are proficient in SQL and have a solid understanding of relational databases. - Have a passion for diving into large datasets, asking the right questions, and uncovering insights. - Have strong problem-solving skills, especially when it comes to complex technical challenges. - Can clearly communicate technical concepts and translate them into business-focused insights for both technical and management audiences. - Have expertise in areas like Anomaly Detection, Time Series Analysis, Unsupervised Learning, Probabilistic Graphical Models, Recommender Systems, and Semantic Search. - Have a strong collaborative mindset, working seamlessly with interdisciplinary teams to tackle tough problems. - Have a solid grasp of big data architecture and application design. What we’ve prepared for you: - Medical subscription: Medicover, MedLife or Regina Maria. - A flexible budget that you can invest in yourself as you wish: meal tickets, holiday tickets, cultural vouchers, private pension, foreign language classes, eMAG, Fashion Days, Therme & Genius, membership to different gyms or even professional development classes. - Different discounts from our partners: banking, mobile, dental medicine or wellness. - Access to the Bookster library and free credits on the Hilio psycho-emotional health platform. - An accelerated learning environment, with access to over 100.000 curated online resources and platforms, learning academies and development programs. - New headquarters, where sleek design, natural light, and versatile spaces create an energizing and comfortable environment for hybrid work. #LI-hybrid #midsenior Curious to find out more about the next step in your career? Apply now and if your experience is relevant for the role you wish, we will give you a call for more details! Also, here (https://teams.emag.ro/politica-de-confidentialitate/) you can find our confidentiality policy if you want to consult it.

Despre Companie eMAG

Moduri de lucru
La birou
Birouri în: Bucharest

Compensație

Nespecificat
Estimare 1,050 - 3,150 EUR Brut / lună
Pe baza a 24 anunțuri similare

Detalii contract

Tip angajare Full time
Tip contract Angajat full-time

Checklist înainte de aplicare

Verifică rapid dacă anunțul are informațiile esențiale, ca să compari corect ofertele.

  • Salariul este brut sau net și pentru ce perioadă?
  • Este CIM (angajat) sau B2B (PFA/SRL)?
  • Ce înseamnă „remote/hibrid” concret (zile la birou, overlap)?
  • Este clar scope-ul și nivelul de senioritate?

Semnalează dacă lipsesc date sau există erori în anunț.

Cum evaluezi acest job (dincolo de titlu)

O aplicație bună nu înseamnă doar “știu stack-ul”. Înseamnă dovada că poți livra rezultate în contextul specific: setup-ul echipei, constrângeri, așteptări de senioritate și cum se măsoară succesul. Folosește checklist-ul ca să decizi dacă aplici și ce să evidențiezi.

Clarifică scope-ul și așteptările

Multe anunțuri sunt intenționat generale. Rolul tău este să identifici responsabilitățile de bază și dacă se potrivesc cu punctele tale forte acum.

  • Caută semnale de ownership: “design”, “arhitectură”, “lead”, “on-call”, “mentoring”.
  • Verifică dacă rolul este feature delivery vs platform/infra vs mentenanță.
  • Dacă descrierea e scurtă, folosește mărimea companiei + industrie + stack ca să deduci ziua de lucru tipică.

Validează tipul de lucru și colaborarea

Etichetele remote/hibrid/la birou nu sunt suficiente. Constrângerile reale sunt orele de overlap, zilele la birou și stilul de comunicare.

  • Confirmă dacă “remote” e global/UE/doar România și dacă sunt ore obligatorii de overlap.
  • Pentru hibrid, întreabă câte zile pe săptămână și dacă sunt fixe sau flexibile.
  • Verifică cerințele de limbă și dependențele cross-team (product, design, stakeholders).

Compară compensația realist

Ca să compari două oferte, normalizează totul pe același baseline și tip de contract. Dacă salariul nu e afișat, construiește un interval orientativ și validează devreme.

  • Normalizează brut vs net și lună vs an înainte să compari.
  • Pentru B2B, ia în calcul taxele, contabilitatea, zilele libere neplătite și riscul.
  • Folosește datele de piață ca “sanity check”, apoi negociază cu dovezi (impact, scope, senioritate).

Link-uri utile pentru decizie

Paginile de mai jos te ajută să verifici intervalele salariale și alegerile de contract (mai ales când treci între CIM și B2B).