N-iX ищет Middle Applied Scientist, который присоединится к нашей команде для улучшения способов, которыми клиенты находят, оценивают и выбирают контент для наборов данных для обучения ИИ. Вы будете отвечать за конкретные научные проекты от определения проблемы до рекомендаций, помогая формировать более широкие методы и стандарты с коллегами-специалистами по обработке данных уровня senior и principal. Работая с партнерами из отделов разработки продуктов и инженерии, вы будете превращать результаты оценки и экспериментальные данные в улучшения платформы Data Licensing.
Эта роль хорошо подходит для того, кто применял статистические методы и методы машинного обучения на практике и готов взять на себя большую ответственность за работу, ориентированную на продукт.
Наш клиент — технологическая компания, которая управляет одной из крупнейших в мире двусторонних площадок для высококачественных фотографий, иллюстраций, видео и музыки, используемых частными лицами, компаниями, маркетинговыми агентствами и медиа-организациями всех размеров. В этой роли вы будете работать с высокомотивированными и талантливыми специалистами по обработке данных и инженерами, которые в основном сосредоточены на разработке систем ИИ/МО следующего поколения, трансформирующих способы поиска людьми понравившегося контента.
Обязанности:
- Сотрудничайте с ведущими специалистами по обработке данных для улучшения поиска, квалификации и выбора наборов данных путем оценки и улучшения подходов к поиску, классификации, фильтрации и ранжированию.
- Разрабатывайте и применяйте методы оценки и выборки для измерения релевантности, полноты, разнообразия, состава и репрезентативности наборов данных.
- Оценивайте автоматизированные рабочие процессы кураторства наборов данных, используя структурированный анализ ошибок для оценки качества интерпретации, выбора и режимов сбоев, а также предлагайте улучшения.
- Проектируйте и анализируйте эксперименты, используя офлайн-оценку и телеметрию продукта, чтобы рекомендовать улучшения качества кураторства, производительности рабочих процессов и пользовательского опыта.
Требования:
- Более 4 лет коммерческого опыта в области науки о данных, прикладных наук, машинного обучения или смежной области.
- Глубокое понимание статистики, экспериментального дизайна и количественного решения проблем.
- Опыт оценки систем поиска, рекомендаций, ранжирования и аналогичных систем машинного обучения.
- Опыт проведения экспериментов от определения проблемы и метрик до анализа и рекомендаций.
- Владение Python и SQL, а также опыт работы с большими наборами данных.
- Практический опыт применения нескольких релевантных методов, таких как выборка (sampling), кластеризация (clustering), классификация (classification), оптимизация (optimization), оценка неопределенности (uncertainty estimation) или байесовские методы (Bayesian methods).
- Опыт использования структурированного анализа ошибок для выявления возможностей улучшения производительности модели или платформы.
- Отличные коммуникативные навыки и опыт работы с партнерами из отделов разработки продуктов и инженерии.
- Способность к инновациям и выявлению новых подходов для улучшения текущих практик.
- Уровень английского языка — upper-intermediate или выше.
- Опыт работы с AWS и/или GCP.
Будет плюсом:
- Опыт работы с моделями встраивания (embedding models), семантическим поиском (semantic search), поиском информации (information retrieval) и мультимодальным контентом.
- Опыт оценки рабочих процессов на основе LLM или агентов.
- Понимание рабочих процессов аннотирования, от ручной разметки до аннотирования с помощью моделей и VLM.
- Опыт оценки качества всей популяции на основе репрезентативных выборок.
Мы предлагаем:*
- Гибкий формат работы — удаленно, в офисе или гибкий.
- Конкурентная заработная плата и хороший компенсационный пакет.
- Индивидуальный карьерный рост.
- Инструменты для профессионального развития (программа наставничества, технические доклады и тренинги, центры экспертизы и др.).
- Активные технологические сообщества с регулярным обменом знаниями.
- Компенсация образования.
- Памятные подарки на годовщину.
- Корпоративные мероприятия и тимбилдинги.
- Другие льготы, специфичные для локации.
*не применимо для фрилансеров
