Analityk danych

O Intermediach

Szukasz firmy, w której TWÓJ GŁOS zostanie usłyszany? Gdzie możesz ZROBIĆ ZMIANĘ? Czy ty
ROZWIJAĆ SIĘ w dynamicznym środowisku pracy? Czy budzisz się każdego ranka ZACHWYCONY pracą z GREAT
LUDZIE i wspólnie tworzyć SUKCES? W takim razie Intermedia jest miejscem dla Ciebie.
Firma Intermedia ugruntowała swoją pozycję czołowego dostawcy technologii komunikacji w chmurze i współpracy, która na to pozwala
firmy, aby lepiej się łączyć. Mamy bogate doświadczenie w zakresie wzrostu, rentowności i tworzenia środowiska
gdzie każdy się liczy. Wszyscy. Chociaż jesteśmy w szybkim tempie i co prawda nieco intensywni, obiecujemy, że tego nie zrobisz
nudzić się. Przekonasz się, że Intermedia to miejsce, w którym możesz oddawać się swojej pasji tworzenia i wspaniałego wspierania
technologia chmurowa. Co więcej, zawsze staramy się awansować od wewnątrz i zatrudniamy wielu pracowników, którzy już to robili
z nami 10, 15 i ponad 20 lat!

Kultura w Intermedia opiera się na pracy zespołowej i przejrzystości. Pociągamy się nawzajem do odpowiedzialności i zawsze się wspieramy!

Chociaż ta rola jest głównie zdalna, wymaga okazjonalnych wizyt w biurze w Bristolu lub Londynie.

O roli

Intermedia poszukuje Data Scientist, który dołączy do naszego zespołu AI Data Science.

Na tym stanowisku będziesz opracowywać i stosować zaawansowane techniki uczenia maszynowego, generatywnej sztucznej inteligencji i techniki statystyczne w celu poprawy inteligencji, efektywności i niezawodności agentów cyfrowych Intermedia. Będziesz pracować nad trudnymi problemami obejmującymi duże modele językowe, wyszukiwanie, zachowanie agentów, eksperymentowanie, ocenę i optymalizację, aby pomóc w tworzeniu agentów cyfrowych, którzy będą w stanie zrozumieć potrzeby klientów, uzyskać dostęp do odpowiedniej wiedzy i pomyślnie wykonać złożone zadania.

Będziesz ściśle współpracować z inżynierami AI/ML, inżynierami oprogramowania, menedżerami produktów i innymi badaczami danych, aby czerpać pomysły z eksperymentów aż po produkcję. Będziesz mieć znaczący udział w rozwiązaniach do analityki danych, pomagając jednocześnie w ustalaniu skutecznych praktyk pomiaru i ciągłego doskonalenia jakości naszych doświadczeń opartych na sztucznej inteligencji.

Co będziesz robić

Uczenie maszynowe i inteligencja agentów

• Opracowuj, oceniaj i ulepszaj rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji, które napędzają platformę agentów cyfrowych Intermedia.

• Stosuj duże modele językowe (LLM), przetwarzanie i wyszukiwanie języka naturalnego oraz inne zaawansowane techniki sztucznej inteligencji, aby poprawić zrozumienie i wydajność agentów.

• Opracuj podejścia poprawiające rozumowanie agentów, wybór narzędzi, wyszukiwanie wiedzy, zarządzanie kontekstem, personalizację i realizację zadań.

• Eksperymentuj ze strategiami modelowania, podpowiedzi, wyszukiwania i konfiguracji agentów, aby zidentyfikować podejścia, które zapewniają najlepsze wyniki dla klientów i biznesu.

• Oceń modele komercyjne i modele typu open source oraz zarekomenduj odpowiednie podejścia w oparciu o jakość, opóźnienia, skalowalność i koszt.

Generatywna sztuczna inteligencja i RAG

• Projektuj, rozwijaj i optymalizuj rozwiązania generacji rozszerzonej (RAG), które zapewniają agentom cyfrowym dostęp do odpowiednich informacji o przedsiębiorstwie i kliencie.

• Opracowywać i oceniać osadzanie, strategie wyszukiwania, podejścia rankingowe, wyszukiwanie semantyczne i inne techniki wyszukiwania wiedzy.

• Twórz i udoskonalaj kompleksowe potoki, które łączą LLM z systemami wyszukiwania, źródłami wiedzy przedsiębiorstwa i przepływami pracy agentów.

• Opracuj podejścia mające na celu poprawę trafności, dokładności i spójności odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję.

• Identyfikuj i łagodź problemy, takie jak halucynacje, słabe wyszukiwanie, niewłaściwe reakcje i inne tryby awarii w generatywnych zastosowaniach AI.

Ocena i eksperymenty

• Opracuj rygorystyczne ramy oceny do pomiaru jakości agenta cyfrowego, w tym dokładności, trafności, wykonania zadań, niezawodności, bezpieczeństwa i doświadczenia klienta.

• Projektuj eksperymenty offline i online, aby porównać modele, podpowiedzi, strategie wyszukiwania, konfiguracje agentów i inne podejścia do sztucznej inteligencji.

• Stosuj analizę statystyczną, testowanie hipotez, segmentację i inne metody ilościowe, aby ocenić wydajność sztucznej inteligencji i zidentyfikować możliwości ulepszeń.

• Zdefiniuj odpowiednie wskaźniki i punkty odniesienia, które łączą wydajność modelu i agenta z wynikami klienta i biznesowymi.

• Analizuj zachowania produkcyjne i informacje zwrotne, aby zidentyfikować wzorce, tryby awarii i możliwości ciągłego doskonalenia agentów cyfrowych.

• Zapewnij jakość danych i modeli poprzez kompleksowe testowanie, walidację i ocenę wydajności.

Rozwój danych i rozwiązań

• Zbieraj, wstępnie przetwarzaj, analizuj i modeluj duże ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych z wielu źródeł.

• Używaj Pythona, SQL, Spark i innych odpowiednich technologii do tworzenia skalowalnych rozwiązań analitycznych i uczenia maszynowego.

• Opracuj funkcje, zbiory danych i podejścia analityczne, które wspierają rozwój modelu, eksperymentowanie i ocenę.

• Współpracuj z zespołami zajmującymi się danymi i inżynierami, aby budować i utrzymywać niezawodne potoki na potrzeby szkolenia modeli, oceny i zastosowań produkcyjnych.

• Wkład w skalowalne potoki ML/AI, które wspierają eksperymentowanie, wdrażanie, monitorowanie i ciągłe doskonalenie.

• Zapewnienie powtarzalności, konserwacji i projektowania rozwiązań w celu skutecznego działania na skalę produkcyjną.

Współpraca

• Współpracuj z inżynierami ds. produktów, inżynierią AI/ML, inżynierią oprogramowania i innymi członkami zespołu analityki danych, aby przełożyć problemy klientów i biznesowe na skuteczne rozwiązania AI.

• Jasno przekazuj wnioski analityczne, wydajność modelu, kompromisy i zalecenia zainteresowanym stronom technicznym i nietechnicznym.

• Weź udział w przeglądach technicznych i projektowych oraz pomóż w ustaleniu solidnych praktyk w zakresie eksperymentów, oceny i rozwoju modeli ze sztuczną inteligencją.

• Mentoruj i wspieraj mniej doświadczonych analityków danych oraz przyczyniaj się do dzielenia się wiedzą w całym zespole.

Umiejętności, wiedza i doświadczenie

• Licencjat w dziedzinie analityki danych, statystyki, informatyki, matematyki, uczenia maszynowego, analityki lub pokrewnej dziedziny ilościowej; Preferowane wykształcenie wyższe magisterskie.…

Źródło: Praca zdalna w UE (https://euremotejobs.com/job/data-scientist-4/)