Empleo
Del feed del socio
científico de datos
Precio a consultar
Detalles
- Tipo de empleo
- Jornada completa
- Remoto
- Sí
- Empresa
- Intermedia Intelligent Communications
- Location raw
- Uk
Descripción
Traducido automáticamente de English. El texto original es el oficial. Traducción automática — se está preparando una más precisa.
Acerca de Intermedia
¿Estás buscando una empresa donde se escuche TU VOZ? ¿Dónde puedes MARCAR LA DIFERENCIA? ¿tú
¿PROSPERAR en un ambiente de trabajo RÁPIDO? ¿Te despiertas cada mañana EMOCIONADO de trabajar con GRANDES
GENTE y crear ÉXITO JUNTOS? Entonces Intermedia es el lugar para ti.
Intermedia se ha establecido como un proveedor líder de tecnología de colaboración y comunicaciones en la nube que permite
empresas a conectarse mejor. Tenemos una sólida trayectoria de crecimiento, rentabilidad y creación de un entorno
donde todos importan. Todos. Si bien somos rápidos y, ciertamente, un poco intensos, te prometemos que no lo harás.
aburrirse. Descubrirá que Intermedia es un lugar donde puede satisfacer su pasión por crear y respaldar grandes
tecnología de la nube. Es más, siempre buscamos promocionar desde dentro y tenemos muchos empleados que han sido
¡con nosotros 10, 15 y 20+ años!
La cultura en Intermedia se basa en el trabajo en equipo y la transparencia. ¡Nos responsabilizamos mutuamente y siempre nos apoyamos mutuamente!
Si bien este rol es principalmente remoto, requiere visitas ocasionales a la oficina de Bristol o Londres.
Acerca del rol
Intermedia está buscando un científico de datos para unirse a nuestro equipo de ciencia de datos de IA.
En este rol, desarrollará y aplicará aprendizaje automático avanzado, inteligencia artificial generativa y técnicas estadísticas para mejorar la inteligencia, efectividad y confiabilidad de los agentes digitales de Intermedia. Trabajará en problemas desafiantes que involucran grandes modelos de lenguaje, recuperación, comportamiento de agentes, experimentación, evaluación y optimización para ayudar a crear agentes digitales que puedan comprender las necesidades de los clientes, acceder a conocimientos relevantes y completar con éxito tareas complejas.
Trabajará en estrecha colaboración con ingenieros de IA/ML, ingenieros de software, gerentes de productos y otros científicos de datos para llevar ideas desde la experimentación hasta la producción. Tendrá una propiedad significativa de las soluciones de ciencia de datos y, al mismo tiempo, ayudará a establecer prácticas sólidas para medir y mejorar continuamente la calidad de nuestras experiencias impulsadas por la IA.
Lo que harás
Aprendizaje automático e inteligencia de agentes
• Desarrollar, evaluar y mejorar el aprendizaje automático y las soluciones de inteligencia artificial generativa que impulsan la plataforma de agentes digitales de Intermedia.
• Aplicar modelos de lenguaje grande (LLM), procesamiento y recuperación de lenguaje natural y otras técnicas avanzadas de IA para mejorar la comprensión y el rendimiento de los agentes.
• Desarrollar enfoques que mejoren el razonamiento de los agentes, la selección de herramientas, la recuperación de conocimientos, la gestión del contexto, la personalización y la finalización de tareas.
• Experimentar con estrategias de modelo, avisos, recuperación y configuración de agentes para identificar enfoques que ofrezcan los mejores resultados para el cliente y el negocio.
• Evaluar modelos comerciales y de código abierto y recomendar enfoques apropiados basados en calidad, latencia, escalabilidad y costo.
IA generativa y RAG
• Diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de recuperación-generación aumentada (RAG) que conecten a los agentes digitales con información relevante de la empresa y del cliente.
• Desarrollar y evaluar incorporaciones, estrategias de recuperación, enfoques de clasificación, búsqueda semántica y otras técnicas de recuperación de conocimiento.
• Cree y perfeccione canales de extremo a extremo que combinen LLM con sistemas de recuperación, fuentes de conocimiento empresarial y flujos de trabajo de agentes.
• Desarrollar enfoques para mejorar la relevancia, precisión y coherencia de las respuestas generadas por IA.
• Identificar y mitigar problemas como alucinaciones, recuperación deficiente, respuestas inapropiadas y otros modos de falla en aplicaciones de IA generativa.
Evaluación y experimentación
• Desarrollar marcos de evaluación rigurosos para medir la calidad de los agentes digitales, incluida la precisión, relevancia, finalización de tareas, confiabilidad, seguridad y experiencia del cliente.
• Diseñe experimentos en línea y fuera de línea para comparar modelos, indicaciones, estrategias de recuperación, configuraciones de agentes y otros enfoques de IA.
• Aplicar análisis estadístico, pruebas de hipótesis, segmentación y otros métodos cuantitativos para evaluar el rendimiento de la IA e identificar oportunidades de mejora.
• Definir métricas y puntos de referencia apropiados que conecten el desempeño del modelo y del agente con los resultados del cliente y del negocio.
• Analizar el comportamiento de producción y la retroalimentación para identificar patrones, modos de falla y oportunidades para mejorar continuamente los agentes digitales.
• Garantizar la calidad de los datos y modelos a través de pruebas, validación y evaluación de desempeño integrales.
Desarrollo de datos y soluciones
• Reúna, preprocese, analice y modele grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes.
• Utilice Python, SQL, Spark y otras tecnologías relevantes para crear soluciones analíticas y de aprendizaje automático escalables.
• Desarrollar características, conjuntos de datos y enfoques analíticos que respalden el desarrollo, la experimentación y la evaluación de modelos.
• Asóciese con equipos de datos e ingeniería para construir y mantener canales confiables para el entrenamiento, la evaluación y el uso de producción de modelos.
• Contribuir a canales escalables de ML/AI que respalden la experimentación, la implementación, el monitoreo y la mejora continua.
• Garantizar que las soluciones sean reproducibles, mantenibles y diseñadas para funcionar eficazmente a escala de producción.
Colaboración
• Asóciese con productos, ingeniería de IA/ML, ingeniería de software y otros miembros del equipo de ciencia de datos para traducir los problemas comerciales y de los clientes en soluciones de IA efectivas.
• Comunicar claramente los resultados analíticos, el rendimiento del modelo, las compensaciones y las recomendaciones a las partes interesadas técnicas y no técnicas.
• Participar en revisiones técnicas y de diseño y ayudar a establecer prácticas sólidas para la experimentación, evaluación y desarrollo de modelos de IA.
• Orientar y apoyar a los científicos de datos menos experimentados y contribuir al intercambio de conocimientos entre todo el equipo.
Habilidades, conocimientos y experiencia
• Licenciatura en ciencia de datos, estadística, informática, matemáticas, aprendizaje automático, análisis o un campo cuantitativo relacionado; Preferiblemente maestría.…
Fuente: Empleos remotos en la UE (https://euremotejobs.com/job/data-scientist-4/)
¿Estás buscando una empresa donde se escuche TU VOZ? ¿Dónde puedes MARCAR LA DIFERENCIA? ¿tú
¿PROSPERAR en un ambiente de trabajo RÁPIDO? ¿Te despiertas cada mañana EMOCIONADO de trabajar con GRANDES
GENTE y crear ÉXITO JUNTOS? Entonces Intermedia es el lugar para ti.
Intermedia se ha establecido como un proveedor líder de tecnología de colaboración y comunicaciones en la nube que permite
empresas a conectarse mejor. Tenemos una sólida trayectoria de crecimiento, rentabilidad y creación de un entorno
donde todos importan. Todos. Si bien somos rápidos y, ciertamente, un poco intensos, te prometemos que no lo harás.
aburrirse. Descubrirá que Intermedia es un lugar donde puede satisfacer su pasión por crear y respaldar grandes
tecnología de la nube. Es más, siempre buscamos promocionar desde dentro y tenemos muchos empleados que han sido
¡con nosotros 10, 15 y 20+ años!
La cultura en Intermedia se basa en el trabajo en equipo y la transparencia. ¡Nos responsabilizamos mutuamente y siempre nos apoyamos mutuamente!
Si bien este rol es principalmente remoto, requiere visitas ocasionales a la oficina de Bristol o Londres.
Acerca del rol
Intermedia está buscando un científico de datos para unirse a nuestro equipo de ciencia de datos de IA.
En este rol, desarrollará y aplicará aprendizaje automático avanzado, inteligencia artificial generativa y técnicas estadísticas para mejorar la inteligencia, efectividad y confiabilidad de los agentes digitales de Intermedia. Trabajará en problemas desafiantes que involucran grandes modelos de lenguaje, recuperación, comportamiento de agentes, experimentación, evaluación y optimización para ayudar a crear agentes digitales que puedan comprender las necesidades de los clientes, acceder a conocimientos relevantes y completar con éxito tareas complejas.
Trabajará en estrecha colaboración con ingenieros de IA/ML, ingenieros de software, gerentes de productos y otros científicos de datos para llevar ideas desde la experimentación hasta la producción. Tendrá una propiedad significativa de las soluciones de ciencia de datos y, al mismo tiempo, ayudará a establecer prácticas sólidas para medir y mejorar continuamente la calidad de nuestras experiencias impulsadas por la IA.
Lo que harás
Aprendizaje automático e inteligencia de agentes
• Desarrollar, evaluar y mejorar el aprendizaje automático y las soluciones de inteligencia artificial generativa que impulsan la plataforma de agentes digitales de Intermedia.
• Aplicar modelos de lenguaje grande (LLM), procesamiento y recuperación de lenguaje natural y otras técnicas avanzadas de IA para mejorar la comprensión y el rendimiento de los agentes.
• Desarrollar enfoques que mejoren el razonamiento de los agentes, la selección de herramientas, la recuperación de conocimientos, la gestión del contexto, la personalización y la finalización de tareas.
• Experimentar con estrategias de modelo, avisos, recuperación y configuración de agentes para identificar enfoques que ofrezcan los mejores resultados para el cliente y el negocio.
• Evaluar modelos comerciales y de código abierto y recomendar enfoques apropiados basados en calidad, latencia, escalabilidad y costo.
IA generativa y RAG
• Diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de recuperación-generación aumentada (RAG) que conecten a los agentes digitales con información relevante de la empresa y del cliente.
• Desarrollar y evaluar incorporaciones, estrategias de recuperación, enfoques de clasificación, búsqueda semántica y otras técnicas de recuperación de conocimiento.
• Cree y perfeccione canales de extremo a extremo que combinen LLM con sistemas de recuperación, fuentes de conocimiento empresarial y flujos de trabajo de agentes.
• Desarrollar enfoques para mejorar la relevancia, precisión y coherencia de las respuestas generadas por IA.
• Identificar y mitigar problemas como alucinaciones, recuperación deficiente, respuestas inapropiadas y otros modos de falla en aplicaciones de IA generativa.
Evaluación y experimentación
• Desarrollar marcos de evaluación rigurosos para medir la calidad de los agentes digitales, incluida la precisión, relevancia, finalización de tareas, confiabilidad, seguridad y experiencia del cliente.
• Diseñe experimentos en línea y fuera de línea para comparar modelos, indicaciones, estrategias de recuperación, configuraciones de agentes y otros enfoques de IA.
• Aplicar análisis estadístico, pruebas de hipótesis, segmentación y otros métodos cuantitativos para evaluar el rendimiento de la IA e identificar oportunidades de mejora.
• Definir métricas y puntos de referencia apropiados que conecten el desempeño del modelo y del agente con los resultados del cliente y del negocio.
• Analizar el comportamiento de producción y la retroalimentación para identificar patrones, modos de falla y oportunidades para mejorar continuamente los agentes digitales.
• Garantizar la calidad de los datos y modelos a través de pruebas, validación y evaluación de desempeño integrales.
Desarrollo de datos y soluciones
• Reúna, preprocese, analice y modele grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes.
• Utilice Python, SQL, Spark y otras tecnologías relevantes para crear soluciones analíticas y de aprendizaje automático escalables.
• Desarrollar características, conjuntos de datos y enfoques analíticos que respalden el desarrollo, la experimentación y la evaluación de modelos.
• Asóciese con equipos de datos e ingeniería para construir y mantener canales confiables para el entrenamiento, la evaluación y el uso de producción de modelos.
• Contribuir a canales escalables de ML/AI que respalden la experimentación, la implementación, el monitoreo y la mejora continua.
• Garantizar que las soluciones sean reproducibles, mantenibles y diseñadas para funcionar eficazmente a escala de producción.
Colaboración
• Asóciese con productos, ingeniería de IA/ML, ingeniería de software y otros miembros del equipo de ciencia de datos para traducir los problemas comerciales y de los clientes en soluciones de IA efectivas.
• Comunicar claramente los resultados analíticos, el rendimiento del modelo, las compensaciones y las recomendaciones a las partes interesadas técnicas y no técnicas.
• Participar en revisiones técnicas y de diseño y ayudar a establecer prácticas sólidas para la experimentación, evaluación y desarrollo de modelos de IA.
• Orientar y apoyar a los científicos de datos menos experimentados y contribuir al intercambio de conocimientos entre todo el equipo.
Habilidades, conocimientos y experiencia
• Licenciatura en ciencia de datos, estadística, informática, matemáticas, aprendizaje automático, análisis o un campo cuantitativo relacionado; Preferiblemente maestría.…
Fuente: Empleos remotos en la UE (https://euremotejobs.com/job/data-scientist-4/)
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Publicación proporcionada por Intermedia Intelligent Communications.
