Data Scientist

Должность: Data Scientist Местоположение: Португалия / удаленно

О Intermedia Ищете компанию, где ВАШ ГОЛОС слышат? Где вы можете ИЗМЕНИТЬ МИР К ЛУЧШЕМУ? Вам нравится РАБОТАТЬ В БЫСТРОМ ТЕМПЕ? Вы каждое утро ПРОСЫПАЕТЕСЬ В ВОСТОРГЕ от работы с ЗАМЕЧАТЕЛЬНЫМИ ЛЮДЬМИ и совместного ДОСТИЖЕНИЯ УСПЕХА? Тогда Intermedia — это то, что вам нужно. Intermedia зарекомендовала себя как ведущий поставщик облачных технологий для коммуникаций и совместной работы, которые позволяют компаниям лучше взаимодействовать. Мы имеем большой опыт роста, прибыльности и создания среды, в которой каждый имеет значение. Каждый. Хотя мы работаем в быстром темпе и, признаемся, немного напряженном, мы обещаем, что вам не будет скучно. Вы найдете Intermedia местом, где вы сможете реализовать свою страсть к созданию и поддержке отличных облачных технологий. Более того, мы всегда стремимся продвигать сотрудников внутри компании, и у нас много сотрудников, которые работают с нами 10, 15 и более 20 лет! Культура в Intermedia строится 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 Коимбре или Авейру. В будущем мы планируем открыть офис в Порту. Такой подход дает членам команды гибкость работать удаленно, а также собираться в офисе для совместной работы и командной деятельности.

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, способных понимать потребности клиентов, получать доступ к соответствующим знаниям и успешно выполнять сложные задачи. Вы будете тесно сотрудничать с инженерами AI/ML, инженерами-программистами, менеджерами по продуктам и другими специалистами по данным, чтобы воплотить идеи от экспериментов до производства. Вы будете нести значительную ответственность за решения в области науки о данных, помогая внедрять надежные практики для измерения и постоянного улучшения качества наших ИИ-решений.

Машинное обучение и интеллектуальность агентов Разрабатывать, оценивать и улучшать решения машинного обучения и генеративного ИИ, которые обеспечивают работу платформы Digital Agent Platform от 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 знаний, управление контекстом, персонализацию и выполнение задач. Экспериментировать со стратегиями моделей, промптов, поиска и конфигураций агентов, чтобы определить подходы, которые дают наилучшие результаты для клиентов и бизнеса. Оценивать коммерческие и открытые модели и рекомендовать соответствующие подходы на основе качества, задержки, масштабируемости и стоимости.

Генеративный ИИ и RAG Проектировать, разрабатывать и оптимизировать решения Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые заземляют цифровых агентов в соответствующей корпоративной и клиентской информации. Разрабатывать и оценивать эмбеддинги, стратегии поиска, подходы к ранжированию, семантический поиск и другие методы извлечения знаний. Создавать и совершенствовать сквозные конвейеры, которые объединяют LLM с системами поиска, корпоративными источниками знаний и рабочими процессами агентов. Разрабатывать подходы для повышения релевантности, точности и согласованности ответов, сгенерированных ИИ. Выявлять и смягчать проблемы, такие как галлюцинации, плохой поиск, неуместные ответы и другие сбойные режимы в приложениях генеративного ИИ.

Оценка и экспериментирование Разрабатывать надежные системы оценки для измерения качества цифровых агентов, включая точность, релевантность, выполнение задач, надежность, безопасность и опыт клиента. 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 в производственной среде и обратную связь для выявления закономерностей, сбойных режимов и возможностей для постоянного улучшения цифровых агентов. Обеспечивать качество данных и моделей посредством комплексного тестирования, валидации и оценки производительности.

Разработка данных и 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 и машинных решений. Разрабатывать признаки, наборы данных и аналитические подходы, которые поддерживают разработку моделей, экспериментирование и оценку. Сотрудничать с командами по данным и инженерии для создания и поддержания надежных конвейеров для обучения моделей, оценки и производственного использования. Вносить вклад в масштабируемые конвейеры ML/AI, которые поддерживают экспериментирование, развертывание, мониторинг и постоянное улучшение. Убедиться, что решения воспроизводимы, поддерживаемы и спроектированы для эффективной работы в производственном масштабе.

Сотрудничество Взаимодействовать с командами Product, AI/ML Engineering, Software Engineering и другими членами команды Data Science для преобразования проблем клиентов и бизнеса в эффективные ИИ-решения. Четко сообщать результаты анализа, производительность моделей, компромиссы и рекомендации техническим и нетехническим заинтересованным сторонам. Участвовать в технических обзорах и обзорах дизайна, а также помогать внедрять надежные практики для ИИ-экспериментирования, оценки и разработки моделей. Наставлять и поддерживать менее опытных специалистов по данным и способствовать обмену знаниями в команде.

Степень бакалавра в области науки о данных, статистики, информатики, математики, машинного обучения, аналитики или смежной количественной области; степень магистра предпочтительна. 4+ года профессионального опыта в области науки о данных, машинного обучения, прикладного ИИ или смежной аналитической области. Значительный опыт разработки и применения моделей контролируемого и неконтролируемого машинного обучения 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 эквивалентными технологиями. Глубокое понимание статистического анализа, экспериментирования, 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 производственных средах. Понимание качества моделей, качества данных, предвзятости, надежности и других аспектов, связанных с производственными ИИ-системами. Сильные навыки решения проблем и аналитические навыки с возможностью связать технические результаты с результатами для клиентов и бизнеса. Отличные навыки письменного и устного общения 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 вознаграждаем 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 именуемые в нашем Кодексе поведения как «Защищенные классы»). Мы не терпим дискриминации при трудоустройстве на рабочем месте и стремимся предоставлять разумные приспособления для выявленных инвалидностей или других ограничений, как того требует применимое законодательство. 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 статуса инвалидности.