Zostań członkiem zespołu NIKE, Inc.
NIKE, Inc. to nie tylko firma produkująca ubrania i buty dla najlepszych sportowców i sportowczyń na świecie. To przestrzeń, w której osoby pełne pasji wspólnie tworzą przyszłość sportu. Nie uznajemy kompromisów w kwestii tego, kim jesteśmy i jaki jest nasz cel – chcemy zapewniać innowacje oraz inspiracje wszystkim sportowcom* i sportowczyniom* na świecie. Szukamy osób, które potrafią przesuwać granice, zwiększą nasz potencjał i poprowadzą nas do sukcesów. Potrzebujemy osób wyznaczających świeże trendy i ustalających nowe reguły gry. Osób, które podejmą ryzyko i zjednoczą zespół wokół siebie. Może to będziesz Ty?
WHO YOU’LL WORK WITH
You will work within the Supply Chain Planning & Technology (SCPT) organization, partnering with Product Managers, Data Scientists, Engineering teams, and Supply Chain stakeholders across Deployment Optimization (DO), Controlled Allocation (CA), and Dynamic Marketplace Allocation (DMA). This role drives advanced analytics and AI-led decisioning across supply chain platforms.
WHO WE ARE LOOKING FOR
We are looking for a Lead Machine Learning Engineer who can bridge data science and production-grade engineering to solve complex supply chain problems at scale. You bring strong system design skills, hands-on ML expertise, and the ability to lead engineering teams in delivering enterprise-grade AI solutions.
You are comfortable working in ambiguous environments, making architectural decisions, and influencing technical direction across teams. You have deep experience in building scalable ML systems, operationalizing models, and ensuring performance, reliability, and governance in production environments.
8–10 years of experience in software engineering and machine learning, with 2+ years in a technical leadership role
Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Artificial Intelligence, or related field (or equivalent combination of education and experience)
Strong programming expertise in Python or R
Hands-on experience with ML frameworks (PyTorch, TensorFlow, Keras) and MLOps practices
Strong experience with cloud platforms (AWS, Azure, Google Cloud Platform) and containerization (Docker, Kubernetes)
Solid data engineering experience with tools and platforms such as Databricks, Apache Spark, Hive, and Airflow is good have
WHAT YOU’LL WORK ON
You will design and deliver scalable machine learning solutions that power supply chain decision-making across Nike. You will lead the end-to-end lifecycle of ML systems, from data ingestion and model development to deployment and real-time monitoring.
Architect and build scalable ML systems leveraging optimisation, NLP (Natural Language Processing), and advanced analytics
Lead end-to-end ML lifecycle (MLOps) including data pipelines, model training, deployment, and monitoring
Provide technical leadership and mentorship to engineering and data science teams
Build and maintain production-grade ML pipelines using CI/CD practices
Optimize model performance, latency, and scalability while ensuring data security and governance
Collaborate with product and business stakeholders to translate complex problems into ML-driven solutions
Evaluate emerging technologies (Generative AI, LLMs, agent-based workflows) and drive adoption where relevant
NASZ PLAN ZATRUDNIENIA
1. Aplikuj
Nasze zespoły składają się z osób o różnych umiejętnościach, wiedzy, pomysłach i doświadczeniach, a każda z nich może dać od siebie coś innego. Chcemy, żebyś znalazł(a) tu coś dla siebie – zapoznaj się z opisami stanowisk, działami i zespołami, aby odkryć, jakie stanowisko będzie dla Ciebie odpowiednie.
2. Poznaj osobę rekrutującą lub przystąp do oceny
W przypadku stanowisk korporacyjnych rekruter(ka) skontaktuje się z Tobą w celu rozpoczęcia procesu rekrutacyjnego i przez cały okres jego trwania będzie pozostawać z Tobą w kontakcie. Rekrutacja na stanowisko związane ze sprzedażą wymaga przeprowadzenia procesu interaktywnej oceny, który obejmuje czat i quizy, a jego ukończenie zajmuje około 10–20 minut. Niezależnie od stanowiska, chcemy jak najlepiej poznać naszych kandydatów i nasze kandydatki, więc zachęcamy do opowiedzenia nam o tym, jak rozumiesz pojęcie obsługi klienckiej na światowym poziomie oraz co sprawia, że jesteś osobą wyjątkową.
3. Rozmowa kwalifikacyjna
Warto podejść do tego etapu z pewnością siebie. W tym celu zapoznaj się z naszymi oczekiwaniami i przygotuj się na pytania, które pomogą nam pogłębić wiedzę o Tobie i Twoim doświadczeniu.
