Data Scientist

Компания: Chattermill Местоположение: Великобритания Тип занятости: FULL_TIME

🌍 Великобритания (Удаленно или Гибрид, на ваш выбор!) 🦸‍♀️ Роль 🦸‍♀️ Наша миссия — помогать крупным успешным брендам, таким как Uber, Amazon, Wise, HelloFresh (и многим другим!), ставить своих клиентов в центр всего, что они делают. Используя лучшие в своем классе технологии в быстро развивающейся сфере ИИ, наша платформа Customer Experience Intelligence непрерывно анализирует явную и неявную обратную связь, чтобы наши клиенты могли определить, что им следует делать дальше. Мы ищем Data Scientist, который присоединится к команде и поможет построить и внедрить следующее поколение этого стека.

👉 Чем вы будете заниматься:

В отличие от многих компаний, мы используем наши собственные пользовательские модели, специально разработанные для обратной связи с клиентами, в различных частях стека: извлечение, поиск, ранжирование, суммаризация и анализ тональности. Мы также прагматичны и понимаем, что правильное решение может быть комбинацией готовых LLM, специально доработанных моделей и иногда техник, вообще не использующих LLM. Это означает, что вы будете:

• Обучать, оценивать и итерировать ML-модели для задач, связанных с обратной связью с клиентами, внося вклад в наши собственные конвейеры доработки и проводя эксперименты с rigor и четкой документацией.
• Создавать и поддерживать функции на базе LLM, включая конвейеры поиска, системы ранжирования и генерацию инсайтов — при поддержке и руководстве старших членов команды.
• Вносить вклад в системы оценки: помогать создавать тестовые наборы, определять метрики и оценивать качество моделей для задач классификации, извлечения и генерации.
• Работать над семантическим поиском и извлечением, развивая сильное понимание подходов на основе эмбеддингов и методов, выходящих за их рамки.
• Писать чистый, хорошо протестированный код и сотрудничать с инженерами по интеграции моделей, конвейерам данных и мониторингу.
• Работать с командой Data Science для преобразования бизнес- и продуктовых требований в практические ML-эксперименты и решения.
• Следить за соответствующими исследованиями и привносить полезные идеи из литературы в командные обсуждения и эксперименты.

🧰 Что вам понадобится:

• Прочное знание архитектур трансформеров и их применения в задачах NLP.
• Владение PyTorch, включая циклы обучения и стандартные рабочие процессы доработки моделей; опыт работы с эффективными по параметрам техниками, такими как LoRA, будет плюсом.
• Опыт работы с реальными текстовыми данными в задачах классификации, извлечения, эмбеддингов или поиска — в значительных масштабах.
• Некоторое знакомство с instruction fine-tuning или model serving, с интересом к более глубокому изучению.
• Базовые знания классического ML и статистики, а также инстинкт использовать более простые методы, когда это уместно.
• Знакомство с GenAI и агентными паттернами, даже если практический опыт работы с ними еще развивается.
• Четкие коммуникативные навыки и способность объяснять техническую работу коллегам из разных отделов.
• Искреннее любопытство к ИИ и привычка экспериментировать — вы учитесь, делая.
• Хорошее чувство ответственности: вы доводите проблемы до конца, а не передаете их.

➕ Будет плюсом, если вы:

• Имеете степень магистра в области компьютерных наук, машинного обучения, ИИ, науки о данных, вычислительной лингвистики или смежной STEM-области.

🔎 Наш процесс найма

1. Давайте познакомимся – вы пройдете вводное асинхронное интервью – мы хотели бы узнать больше о вас, ваших амбициях и о том, что вы ищете на следующем этапе.
2. Познакомьтесь со своим будущим руководителем – у вас будет звонок с Аджи, нашим главным научным сотрудником, чтобы узнать больше о роли и продемонстрировать свой опыт.
3. Покажите нам, как вы работаете – вы выполните небольшое домашнее задание.
4. Познакомьтесь со своей будущей командой – вы встретитесь с различными людьми, с которыми будете тесно сотрудничать, из команд Data Science, Engineering и Product.
5. Соответствие наших ценностей вашим карьерным целям – у вас будет звонок с нашим соучредителем, чтобы узнать больше о жизни в Chattermill и убедиться, что мы — подходящее место для следующего этапа вашего роста.

Наши преимущества

• Гибкость и организация работы: Гибкий график работы в среде, ориентированной на выбор – мы доверяем тому, как вы хотите работать! Пособие на обустройство домашнего офиса для создания идеального рабочего места.
• Время отдыха: 25 дней отпуска + местные праздничные дни, плюс один дополнительный день за каждый год стажа. Ваш день рождения — выходной.
• Рост и ответственность: Ежегодный бюджет на обучение и развитие для поддержки вашего роста (увеличивающийся со временем). Опционы на акции — доля в успехе компании.
• Здоровье и благополучие: Ежемесячный бюджет на здоровье и благополучие, увеличивающийся со стажем работы. План частного медицинского страхования (по желанию). Страхование жизни и защита дохода (в зависимости от местоположения). Программа поддержки сотрудников (в зависимости от местоположения) для дополнительной помощи, когда она вам нужна. Улучшенный семейный отпуск (в зависимости от местоположения), а также отпуск по уходу за роженицей и новорожденным.
• Преимущества офиса: Если вы находитесь в Лондоне, офис с возможностью приводить собак, с отличными занятиями, мероприятиями и террасой на крыше.