Data Scientist

Должность: Data Scientist Местоположение: Великобритания / удаленно

О компании Intermedia Вы ищете компанию, где ВАШ ГОЛОС будет услышан? Где вы можете ИЗМЕНИТЬ СИТУАЦИЮ? Вам нравится работать в БЫСТРОМ темпе? Вы каждое утро просыпаетесь с ВОСТОРГОМ, чтобы работать с ЗАМЕЧАТЕЛЬНЫМИ ЛЮДЬМИ и вместе добиваться УСПЕХА? Тогда Intermedia — это то, что вам нужно.

Intermedia зарекомендовала себя как ведущий поставщик облачных коммуникаций и технологий для совместной работы, позволяющих компаниям лучше взаимодействовать. Мы имеем богатый опыт роста, прибыльности и создания среды, в которой каждый важен. Каждый. Хотя мы работаем в быстром темпе и, признаемся, немного напряженно, мы обещаем, что вам не будет скучно. Вы найдете Intermedia местом, где вы сможете предаться своей страсти к созданию и поддержке отличных облачных технологий. Более того, мы всегда стремимся продвигать сотрудников внутри компании, и многие из них работают у нас 10, 15 и более 20 лет!

Культура в Intermedia построена на командной работе и прозрачности. Мы несем ответственность друг перед другом и всегда поддерживаем друг друга!

Хотя эта должность в основном удаленная, она требует периодических посещений офиса в Бристоле или Лондоне.

О роли Intermedia ищет Data Scientist для присоединения к нашей команде AI Data Science.

В этой роли вы будете разрабатывать и применять передовые методы машинного обучения, генеративного ИИ и статистические методы для повышения интеллектуальности, эффективности и надежности цифровых агентов Intermedia. Вы будете работать над сложными задачами, связанными с большими языковыми моделями, поиском, поведением агентов, экспериментами, оценкой и оптимизацией, чтобы помочь создать цифровых агентов, которые могут понимать потребности клиентов, получать доступ к релевантной информации и успешно выполнять сложные задачи.

Вы будете тесно сотрудничать с AI/ML инженерами, разработчиками программного обеспечения, менеджерами по продуктам и другими специалистами по данным, чтобы воплощать идеи от экспериментов до производства. Вы будете нести значительную ответственность за решения в области анализа данных, помогая создавать надежные практики для измерения и постоянного улучшения качества наших ИИ-решений.

Машинное обучение и интеллектуальность агентов

• Разрабатывать, оценивать и улучшать решения в области машинного обучения и генеративного ИИ, которые составляют основу платформы цифровых агентов Intermedia.
• Применять большие языковые модели (LLM), обработку естественного языка, поиск и другие передовые методы ИИ для улучшения понимания и производительности агентов.
• Разрабатывать подходы, которые улучшают рассуждения агентов, выбор инструментов, поиск информации, управление контекстом, персонализацию и выполнение задач.
• Экспериментировать со стратегиями моделей, промптов, поиска и конфигурации агентов, чтобы выявить подходы, которые дают наилучшие результаты для клиентов и бизнеса.
• Оценивать коммерческие и открытые модели и рекомендовать подходящие подходы на основе качества, задержки, масштабируемости и стоимости.

Генеративный ИИ и RAG

• Проектировать, разрабатывать и оптимизировать решения Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые основывают цифровых агентов на релевантной корпоративной и клиентской информации.
• Разрабатывать и оценивать эмбеддинги, стратегии поиска, подходы к ранжированию, семантический поиск и другие методы поиска информации.
• Создавать и совершенствовать комплексные конвейеры, которые объединяют LLM с системами поиска, корпоративными источниками знаний и рабочими процессами агентов.
• Разрабатывать подходы для улучшения релевантности, точности и согласованности ответов, генерируемых ИИ.
• Выявлять и смягчать проблемы, такие как галлюцинации, плохой поиск, неуместные ответы и другие режимы отказа в приложениях генеративного ИИ.

Оценка и эксперименты

• Разрабатывать надежные системы оценки для измерения качества цифровых агентов, включая точность, релевантность, выполнение задач, надежность, безопасность и качество обслуживания клиентов.
• Проектировать офлайн и онлайн эксперименты для сравнения моделей, промптов, стратегий поиска, конфигураций агентов и других ИИ-подходов.
• Применять статистический анализ, проверку гипотез, сегментацию и другие количественные методы для оценки производительности ИИ и выявления возможностей для улучшения.
• Определять соответствующие метрики и контрольные показатели, которые связывают производительность моделей и агентов с результатами для клиентов и бизнеса.
• Анализировать поведение и обратную связь в производственной среде для выявления закономерностей, режимов отказа и возможностей для постоянного улучшения цифровых агентов.
• Обеспечивать качество данных и моделей посредством всестороннего тестирования, проверки и оценки производительности.

Данные и разработка решений

• Собирать, предварительно обрабатывать, анализировать и моделировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных из нескольких источников.
• Использовать Python, SQL, Spark и другие соответствующие технологии для создания масштабируемых аналитических решений и решений на основе машинного обучения.
• Разрабатывать признаки, наборы данных и аналитические подходы, которые поддерживают разработку моделей, эксперименты и оценку.
• Сотрудничать с командами по данным и инженерии для создания и поддержания надежных конвейеров для обучения моделей, оценки и использования в производственной среде.
• Вносить вклад в масштабируемые конвейеры ML/AI, которые поддерживают экспериментирование, развертывание, мониторинг и постоянное улучшение.
• Гарантировать, что решения воспроизводимы, поддерживаемы и разработаны для эффективной работы в производственном масштабе.

Сотрудничество

• Сотрудничать с командами Product, AI/ML Engineering, Software Engineering и другими членами команды Data Science для преобразования клиентских и бизнес-задач в эффективные ИИ-решения.

• Четко сообщать аналитические выводы, производительность моделей, компромиссы и рекомендации техническим и нетехническим заинтересованным сторонам.

• Участвовать в технических обзорах и обзорах дизайна, а также помогать в создании надежных практик для экспериментирования с ИИ, оценки и разработки моделей.

• Наставлять и поддерживать менее опытных специалистов по данным и способствовать обмену знаниями в команде.

• Степень бакалавра в области Data Science, статистики, компьютерных наук, математики, машинного обучения, аналитики или смежной количественной области; степень магистра предпочтительна.

• 4+ года профессионального опыта в области анализа данных, машинного обучения, прикладного ИИ или смежной аналитической области.

• Обширный опыт разработки и применения моделей машинного обучения с учителем и без учителя для решения реальных задач.

• Практический опыт работы с генеративным ИИ, большими языковыми моделями, NLP или другими современными ИИ-технологиями.

• Отличные навыки программирования на Python и опыт работы с SQL и технологиями обработки больших данных.

• Опыт работы с современными фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, или аналогичными технологиями.

• Глубокое понимание статистического анализа, экспериментов, проверки гипотез, оценки моделей и измерения производительности.

• Опыт работы с большими объемами структурированных и неструктурированных данных.

• Подтвержденная способность самостоятельно формулировать неоднозначные проблемы, разрабатывать аналитические подходы, оценивать альтернативы и предоставлять действенные решения.

• Опыт вывода решений машинного обучения или ИИ за рамки экспериментирования и внесения вклада в их развертывание и эксплуатацию в производственной среде.

• Понимание качества моделей, качества данных, предвзятости, надежности и других факторов, связанных с производственными ИИ-системами.

• Сильные навыки решения проблем и аналитические навыки с возможностью связывать технические результаты с результатами для клиентов и бизнеса.

• Отличные письменные и устные коммуникативные навыки с возможностью объяснять сложные аналитические концепции и концепции ИИ технической и нетехнической аудитории.

• Способность эффективно сотрудничать с командами Data Science, AI/ML Engineering, Software Engineering, Product и бизнес-командами.

Мы нанимаем, продвигаем и оплачиваем работу сотрудников на основе их способности выполнять свои должностные обязанности, независимо от расы, цвета кожи, вероисповедания, религии, пола, гендера, семейного положения, национального происхождения, происхождения, возраста, гражданства, физических или умственных недостатков, сексуальной ориентации или любой другой основы, защищенной применимым законодательством (совместно именуемых в нашем Кодексе поведения «Защищенные классы»). Мы не терпим дискриминации в сфере занятости на рабочем месте и стремимся предоставлять разумные приспособления для выявленных инвалидностей или других ограничений, как того требуют все применимые законы. Мы являемся работодателем с равными возможностями и ценим разнообразие в нашей компании. Мы не дискриминируем по признаку расы, религии, цвета кожи, национального происхождения, пола, сексуальной ориентации, возраста, семейного положения, статуса ветерана или инвалидности.