Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
AAncestry
2 месяца назад
Грейд
Intern
Формат работы
Удалённо, Гибрид, Офис
Тип занятости
Частичная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
About Ancestry:
When you join Ancestry, you join a human-centered company where every person’s story is important. Ancestry®, the global leader in family history, connects everyone with their past so they can discover, preserve, and share their unique family stories. With our unparalleled collection of more than 65 billion records, over 3.5 million subscribers, and over 27 million people in our growing DNA network, customers can discover their family story and gain a new level of understanding about their lives. Over the past 40 years, we’ve built trusted relationships with millions of people who have chosen us as the platform for discovering, preserving, and sharing the most important information about themselves and their families.
We are committed to our location flexible work approach, allowing you to choose to work in the nearest office, from your home, or a hybrid of both (subject to location restrictions and roles that are required to be in the office- see the full list of eligible US locations ). We will continue to hire and promote beyond the boundaries of our office locations, to enable broadened possibilities for employee diversity.
Together, we work every day to foster a work environment that's inclusive as well as diverse, and where our people can be themselves. Every idea and perspective is valued so that our products and services reflect the global and diverse clients we serve.
Ancestry encourages applications from minorities, women, the disabled, protected veterans and all other qualified applicants. Passionate about dedicating your work to enriching people’s lives? Join the curious.
Ancestry is seeking an exceptional and highly motivated Data Science Co-Op to join our Content AI team, a dynamic group at the forefront of Document Understanding. You’ll play a vital role in developing innovative AI models that extract and organize text and image information from billions of historical and genealogical records enabling customers to discover, share, and connect with their family history. As a Co-Op on the Content AI team, you will build, train and fine-tune models that process historical documents to detect meaningful, personalized insights within historical documents that connect people to their ancestors. You will also work closely with engineering teams to train, optimize, and deploy models that promote product development, customer success, and content creation across our Family History business.
What you will do:
Innovate with State-of-the-Art AI: Implement and experiment with cutting-edge transformer and generative AI solutions for key Document Understanding tasks, including OCR, handwriting recognition, transcription, Named Entity Recognition (NER), Relation Extraction (RE), Coreference Resolution, Summarization, and Knowledge Graphs working with diverse genealogical and historical collections spanning newspapers, city directories, family history books, and vital records (birth, marriage, death).
Analyze and Optimize Multi-Modal Models: Evaluate the performance of multi-modal models in zero-shot and few-shot learning scenarios for comprehensive document understanding.
Collaborate on Cloud Deployment: Partner closely with ML Ops and Data Science Engineers to seamlessly deploy datasets, truth sets, models, and pipelines for training and inference in cloud environments.
Communicate Insights Effectively: Clearly and confidently present your findings, deliverables, and proposed solutions to technical and non-technical audiences, including teams, stakeholders, and executives.
Who You Are:
Currently pursuing an advanced degree (Master's or PhD preferred) in Computer Science, Data Science, Statistics, Mathematics, Linguistics, Engineering or related quantitative field with a strong data focus.
Specialization in generative AI & LLMs, embeddings, LoRA, QLoRA, vector databases, transformer models, Natural Language Processing (NLP), with software development expertise including data structures, distributed model training, and inference optimizations.
Exhibit strong proficiency in Python and relevant tools and libraries, including those for transformer models, multi-modal models, and general NLP (e.g., Hugging Face Transformers, agentic frameworks and workflows, LangChain, LangGraph, NLTK).
Familiarity with cloud platforms and related AI/ML services such as Google Gemini API, Vertex AI, AWS EC2, S3, SageMaker, Model Registry, and Bedrock is a plus.
Additional Information:
Ancestry is an Equal Opportunity Employer that makes employment decisions without regard to race, color, religious creed, national origin, ancestry, sex, pregnancy, sexual orientation, gender, gender identity, gender expression, age, mental or physical disability, medical condition, military or veteran status, citizenship, marital status, genetic information, or any other characteristic protected by applicable law. In addition, Ancestry will provide reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities.
All job offers are contingent on a background check screen that complies with applicable law. For candidates who live in San Francisco, CA, pursuant to the San Francisco Fair Chance Ordinance, Ancestry will consider for employment qualified applicants with arrest and conviction records.
Ancestry is not accepting unsolicited assistance from search firms for this employment opportunity. All resumes submitted by search firms to any employee at Ancestry via-email, the Internet or in any form and/or method without a valid written search agreement in place for this position will be deemed the sole property of Ancestry. No fee will be paid in the event the candidate is hired by Ancestry as a result of the referral or through other means.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Присоединяясь к Ancestry, вы присоединяетесь к компании, ориентированной на людей, где важна история каждого человека. Ancestry®, мировой лидер в области семейной истории, помогает каждому узнать свое прошлое, чтобы открыть, сохранить и поделиться своей уникальной семейной историей. С нашей беспрецедентной коллекцией из более чем 65 миллиардов записей, более 3,5 миллионов подписчиков и более 27 миллионов человек в нашей растущей сети ДНК, клиенты могут открыть свою семейную историю и получить новый уровень понимания своей жизни. За последние 40 лет мы построили доверительные отношения с миллионами людей, которые выбрали нас в качестве платформы для открытия, сохранения и обмена самой важной информацией о себе и своих семьях. Мы придерживаемся нашего подхода к гибкому графику работы, позволяющего вам работать в ближайшем офисе, из дома или в гибридном режиме (с учетом ограничений по местоположению и должностей, требующих присутствия в офисе — см. полный список доступных мест в США). Мы продолжим нанимать и продвигать сотрудников за пределами наших офисов, чтобы расширить возможности для разнообразия сотрудников. Вместе мы ежедневно работаем над созданием инклюзивной и разнообразной рабочей среды, где наши сотрудники могут быть самими собой. Каждая идея и перспектива ценится, чтобы наши продукты и услуги отражали глобальных и разнообразных клиентов, которых мы обслуживаем. Ancestry ищет исключительного и высокомотивированного специалиста по Data Science Co-op для нашей команды Content AI, динамичной группы, находящейся на переднем крае разработки технологий понимания документов. Вы будете играть жизненно важную роль в разработке инновационных моделей ИИ, которые извлекают и организуют текстовую и графическую информацию из миллиардов исторических и генеалогических записей, позволяя клиентам находить, делиться и связываться со своей семейной историей. В качестве Co-op в команде Content AI вы будете создавать, обучать и дорабатывать модели, которые обрабатывают исторические документы для выявления значимых, персонализированных данных в исторических документах, связывающих людей с их предками. Вы также будете тесно сотрудничать с инженерными командами для обучения, оптимизации и развертывания моделей, которые способствуют развитию продуктов, успеху клиентов и созданию контента в нашем сегменте Family History.
Инновации с использованием современных технологий ИИ: внедрение и экспериментирование с передовыми решениями на основе трансформеров и генеративного ИИ для ключевых задач понимания документов, включая OCR, распознавание рукописного ввода, транскрипцию, распознавание именованных сущностей (NER), извлечение отношений (RE), разрешение кореференций, суммаризацию и графы знаний, работая с разнообразными генеалогическими и историческими коллекциями, охватывающими газеты, городские справочники, книги по истории семьи и записи актов гражданского состояния (рождение, брак, смерть). Анализ и оптимизация мультимодальных моделей: оценка производительности мультимодальных моделей в сценариях обучения с нулевым выстрелом (zero-shot) и обучением с небольшим количеством примеров (few-shot) для комплексного понимания документов. Сотрудничество по развертыванию в облаке: тесное сотрудничество с ML Ops и инженерами по Data Science для бесшовного развертывания наборов данных, эталонных данных, моделей и конвейеров для обучения и вывода в облачных средах. Эффективное представление результатов: четкое и уверенное представление ваших выводов, результатов и предлагаемых решений технической и нетехнической аудитории, включая команды, заинтересованных лиц и руководителей.
В настоящее время получаете высшее образование (предпочтительно магистр или PhD) в области компьютерных наук, Data Science, статистики, математики, лингвистики, инженерии или смежной количественной области с сильным фокусом на данные. Специализация в области генеративного ИИ и LLM, эмбеддингов, LoRA, QLoRA, векторных баз данных, трансформерных моделей, обработки естественного языка (NLP) с опытом разработки программного обеспечения, включая структуры данных, распределенное обучение моделей и оптимизацию вывода. Демонстрируете уверенное владение Python и соответствующими инструментами и библиотеками, включая те, что предназначены для трансформерных моделей, мультимодальных моделей и общего NLP (например, Hugging Face Transformers, агентные фреймворки и рабочие процессы, LangChain, LangGraph, NLTK).
Знакомство с облачными платформами и связанными с ними сервисами AI/ML, такими как Google Gemini API, Vertex AI, AWS EC2, S3, SageMaker, Model Registry и Bedrock, является плюсом.
Чаще всего от 17 до 38
Чаще всего от 17 до 38