Machine Learning Engineer
Primary stack
Nice to have's
Job description
Machine Learning Engineer
Stanowisko: Machine Learning Engineer
Możemy w krótkim czasie przesłać Ci dobrych kandydatów. Skontaktuj się z nami
About the Position
Stanowisko: Machine Learning Engineer
Możemy w krótkim czasie przesłać Ci dobrych kandydatów. Skontaktuj się z nami
Why Choose SmartWays?
What You Gain by Working with Us
- Partnerskie relacje
- Wymianę wiedzy i doświadczeń
- Raporty potrzebne do podjęcia decyzji biznesowych
- Wsłuchanie się w Twoje potrzeby
20+ osób
w zespole
6 lat
doświadczenia na rynku
3000
zadowolonych klientów
Role Overview
Who is a Machine Learning Engineer and What Do They Do?
Machine Learning Engineer to inżynier odpowiedzialny za projektowanie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego na produkcję oraz utrzymanie ich stabilności i wydajności w środowisku biznesowym.
Na polskim rynku popyt na tę rolę rośnie szybciej niż podaż kandydatów – według danych z ofert IT liczba wakatów ML w latach 2024–2026 wzrosła o ponad 40%, a średni czas obsadzenia stanowiska seniorskiego samodzielnie przez firmę przekracza 90 dni. Rekrutacja machine learning engineer wymaga oceny zarówno kompetencji programistycznych (Python, MLOps), jak i matematycznego zaplecza (statystyka, algebra liniowa), co zawęża pulę kandydatów do wąskiej grupy specjalistów. Dlatego headhunting machine learning engineer prowadzony przez wyspecjalizowaną agencję skraca proces o kilka tygodni.
Key Responsibilities
Zakres obowiązków ML Engineera obejmuje pełny cykl życia modelu – od eksploracji danych po monitoring produkcyjny. W praktyce codzienna praca łączy inżynierię oprogramowania z data science.
- Projektowanie i trenowanie modeli ML/DL (klasyfikacja, regresja, NLP, computer vision, systemy rekomendacyjne)
- Budowa i utrzymanie pipeline’ów danych (feature engineering, feature store, ETL/ELT)
- Wdrażanie modeli na produkcję (containerization, API inference, batch/real-time serving)
- Implementacja praktyk MLOps: CI/CD dla modeli, wersjonowanie (MLflow, DVC), automatyzacja retreningu
- Monitoring modeli produkcyjnych – wykrywanie data drift i degradacji metryk
- Optymalizacja wydajności inferencji (quantization, distillation, GPU utilization)
- Współpraca z Data Scientistami przy przenoszeniu prototypów PoC do skalowalnego kodu produkcyjnego
- Definiowanie metryk sukcesu modeli w powiązaniu z KPI biznesowymi
- Praca z infrastrukturą chmurową (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML)
- Dokumentacja architektury rozwiązań i przeglądy kodu (code review) w zespole
Required Skills and Experience
Senior Machine Learning Engineer łączy głęboką wiedzę teoretyczną z praktyką wdrożeniową. Poniższa tabela przedstawia zestaw kompetencji weryfikowanych podczas oceny kandydatów na to stanowisko.
| Kompetencja | Wymagany poziom | Szczegóły |
|---|---|---|
| Python | Ekspercki | Czysty kod produkcyjny, PyTorch/TensorFlow, scikit-learn, pandas, numpy |
| Uczenie maszynowe | Ekspercki | Deep learning, transformery, feature engineering, tuning hiperparametrów |
| MLOps | Zaawansowany | MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, CI/CD dla modeli |
| Chmura | Zaawansowany | AWS SageMaker / GCP Vertex AI / Azure ML – min. jedna platforma |
| Matematyka i statystyka | Zaawansowany | Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa, statystyka wnioskowa |
| SQL i inżynieria danych | Średni-zaawansowany | Praca z dużymi zbiorami, Spark, Airflow, pipeline’y danych |
| Doświadczenie | Min. 5 lat | Modele wdrożone na produkcji, praca w środowisku Agile |
| Język angielski | B2/C1 | Komunikacja w zespołach międzynarodowych, dokumentacja techniczna |
| Systemy rekomendacyjne / NLP / CV | Specjalizacja | Min. jedna domena z realnymi wdrożeniami |
| Wykształcenie | Mile widziane | Kierunki ścisłe: informatyka, matematyka, fizyka (lub równoważne portfolio) |
Salary and Market Range 2026
Senior Machine Learning Engineer w Polsce zarabia 20 000–32 000 PLN brutto/mc na umowie o pracę, a na kontrakcie B2B stawki sięgają 180–260 PLN/h netto.
Na finalną wysokość wynagrodzenia wpływa kilka czynników:
- Lokalizacja – Warszawa i Kraków oferują o 10–15% wyższe stawki niż mniejsze ośrodki, choć praca zdalna wyrównuje różnice
- Branża – fintech, e-commerce i big tech płacą powyżej mediany; górne widełki dotyczą firm produktowych i scale-upów
- Specjalizacja – kompetencje w GenAI, LLM i systemach rekomendacyjnych podnoszą stawkę o 15–20%
- Doświadczenie z MLOps na dużej skali (miliony inferencji dziennie) – realny mnożnik wynagrodzenia
- Certyfikaty chmurowe (AWS ML Specialty, Google Professional ML Engineer) – dodatkowy atut negocjacyjny
Standardowy pakiet benefitów obejmuje prywatną opiekę medyczną, budżet szkoleniowy (5 000–15 000 PLN rocznie na konferencje i certyfikaty), dostęp do zasobów GPU, elastyczne godziny pracy oraz model hybrydowy lub w pełni zdalny. W firmach produktowych częste są dodatkowo bonusy roczne i programy udziałowe (ESOP).
Recruitment Process with Smartways.io
Smartways.io prowadzi headhunting machine learning engineer w oparciu o mierzalny proces, który obsadza stanowisko seniorskie w 3–4 tygodnie zamiast standardowych 90 dni.
- Analiza potrzeb i briefing techniczny (dni 1–3) – ustalamy stack, poziom seniority, widełki i profil idealnego kandydata wspólnie z Head of Engineering
- Direct search i selekcja (dni 4–12) – aktywny headhunting z bazy pasywnych kandydatów oraz wstępna weryfikacja kompetencji technicznych
- Weryfikacja techniczna (dni 13–18) – ocena portfolio, projektów wdrożeniowych i rozmowa z konsultantem znającym specyfikę ML
- Prezentacja kandydatów (dni 19–22) – przekazujemy 3–5 dopasowanych profili z rekomendacjami i notatkami z wywiadów
- Wsparcie w finalizacji (dni 23–28) – koordynacja rozmów końcowych, negocjacja oferty i onboarding
Cały proces zamyka się typowo w 3–4 tygodnie od briefingu do podpisania oferty. Działamy w modelu success fee – rozliczenie następuje po skutecznym zatrudnieniu kandydata, z gwarancją zastępstwa w okresie próbnym.
FAQ – Common Questions About the Machine Learning Engineer Position
How Long Does It Take to Recruit a Machine Learning Engineer Through Smartways.io?
Standardowo 3–4 tygodnie od briefingu do przedstawienia oferty finalnemu kandydatowi. Dzięki direct searchowi wśród pasywnych specjalistów skracamy proces o około 60% w porównaniu z rekrutacją prowadzoną wewnętrznie.
What is the Difference Between a Machine Learning Engineer and a Data Scientist?
Data Scientist koncentruje się na eksploracji danych, analizie i budowie prototypów modeli, natomiast ML Engineer odpowiada za przeniesienie tych modeli na produkcję, ich skalowanie, wdrożenie MLOps i utrzymanie stabilności w środowisku biznesowym.
Is Remote Work for Machine Learning Engineers a Market Standard?
Tak – ponad 70% ofert dla ML Engineerów w Polsce oferuje model zdalny lub hybrydowy. Umożliwia to zatrudnianie specjalistów spoza dużych aglomeracji i poszerza pulę kandydatów, co przy niskiej podaży jest istotną przewagą.
What Technologies Should a Senior ML Engineer Know in 2026?
Kluczowe są Python, PyTorch lub TensorFlow, narzędzia MLOps (MLflow, Kubernetes, Docker), min. jedna platforma chmurowa (AWS/GCP/Azure) oraz coraz częściej doświadczenie z LLM i GenAI. Solidne podstawy matematyczne pozostają fundamentem.
How Much Does a Machine Learning Engineer Earn on a B2B Contract?
Stawki B2B dla seniora wynoszą 180–260 PLN/h netto, co przekłada się na 28 000–41 000 PLN netto miesięcznie przy pełnym wymiarze. Górne widełki dotyczą specjalizacji w GenAI i systemach rekomendacyjnych o dużej skali.
Do You Recruit Other IT Positions?
Tak, oprócz ML Engineerów obsadzamy m.in. role senior Java Developer, Flutter Developer oraz Network Engineer. Prowadzimy kompleksowy headhunting w obszarze IT z tym samym mierzalnym procesem i gwarancją.
Hire a Machine Learning Engineer
Nasi specjaliści są gotowi by dołączyć do Twojego zespołu.
Stanowisko: Machine Learning Engineer
Możemy w krótkim czasie przesłać Ci dobrych kandydatów. Skontaktuj się z nami
SmartWays Sp. z o.o. - 2026 - wszelkie prawa zastrzeżone.
© SmartWays Recruitment. This job description was sourced from the employer's public career page. TheJob is not the employer — we index the posting and route candidates to the source. All content rights and hiring decisions belong to the employer.
IT,Finance,Sales,Purchasing,Other industries
About the Company SmartWays Recruitment offers bespoke and scalable recruitment solutions tailored to the evolving needs of businesses across various industries. The company focuses on recruitment within EMEA markets but delivers projects globally. Their services include direct search, contracting, body leasing, executive search, recruitment process outsourcing, and HR on-demand services. Products, Services & Tech Stack Core Solutions: Direct Search Contracting Body Leasing Executive Search Recruitment Process Outsourcing HR on-demand Project Scope & Target Clients Client Base: IT Finance Sales Purchasing Other industries Engineering Scale: Projects for large corporations, small businesses, and start-ups.