Veri Bilimcisi

Bir yapay zeka sisteminin iyi bir iş çıkarıp çıkarmadığını gerçekte nasıl ölçeceğinizi ve ardından onu daha iyi hale nasıl getireceğinizi öğrenmek ister misiniz? AutoQA ürünümüzün değerlendirme ve kalite döngüsüne sahip olacak keskin zekalı, analitik veri bilimcisini arıyoruz. Kariyerinizin başında olabilirsiniz (LLM'nin güçlü temellerine sahip yeni mezunlar memnuniyetle karşılanır), büyümeniz için yerimiz ve açık bir yolumuz var.

Kısaca

• Uluslararası bir ortamda hızla büyüyen bir SaaS şirketine katılın (dik bir öğrenme eğrisi garantilidir).

• Yüksek etkili bir soruna sahip olun: Yüksek Lisans destekli kalite güvencesini ölçülebilir ölçekte doğru hale getirmek.

• Yapay zeka ve CX'in kesiştiği noktada yer alarak doğrudan kurumsal müşterilerle ve onların gerçek dünyadaki QA değerlendirme listeleriyle çalışın.

• Kıdemli Veri Bilimcisi, Yapay Zeka Mühendisi veya ML Mühendisi rolüne yükselin. İlerlemeye yatırım yapıyoruz.

• Ayrıcalıkların tadını çıkarın: Esnek çalışma saatleri, açık tatil politikası, Amsterdam'ın kalbinde hibrit esnekliğe sahip bir ofis, vize sponsorluğu, harika ekipmanlar, çalışmalar ve ekip etkinlikleri.

Kaizo Hakkında
Kaizo'da müşteri destek ekipleri için bir performans geliştirme ve kalite platformu oluşturuyoruz. AutoQA ürünümüz, destek görüşmelerini her müşterinin kendi kalite değerlendirme tablosuna göre otomatik olarak ve geniş ölçekte incelemek için LLM'leri kullanır. Bunun arkasında, günde 200 milyondan fazla olayı işleyen mikro hizmet tabanlı bir akış işleme platformu (Kafka, Google Cloud'da Kubernetes, ElasticSearch, MongoDB, BigQuery) ve deneme, hızlı yönetim ve izleme için LangSmith etrafında oluşturulmuş bir LLMOps yığını bulunur.
İşin zor kısmı LLM'yi aramak değil. Sistemin her müşterinin benzersiz değerlendirme tablosunda ne kadar iyi performans gösterdiğini kanıtlarla bilmek ve bunu geliştirmek için güvenilir, tekrarlanabilir bir yola sahip olmaktır. İşte burada devreye giriyorsun.

Neye odaklanacaksınız

• Müşteri değerlendirme listelerini AutoQA talimatlarına çevirin. Gerçek müşteri kalite kriterleriyle çalışın ve bunları LLM'lerin güvenilir bir şekilde puanlayabileceği kesin, test edilebilir talimatlara dönüştürün.

• Doğruluğu artıran deneyler yapın. LangSmith ve BigQuery'yi kullanarak büyük, temsili veri kümeleri üzerinde değerlendirme deneyleri tasarlayıp yürütün ve performans ölçümlerimizle kaliteyi izleyin.

• Değerlendirmeyi mümkün kılan veri kümelerini oluşturun. Ham üretim verilerini dengeli kapsama sahip altın veri kümeleri halinde düzenleyin ve en önemli nadir durumları kapsayacak şekilde sentetik veriler oluşturun. QA, nadir olayların disiplinidir: dağılımlar çarpıktır, pozitifler azdır ve beceriklilik hacimden üstündür.

• Sistem kalitesini dahili olarak değerlendirmek ve değerlendirmeyi tekrarlanabilir hale getirmek için yargıç olarak Yüksek Lisans boru hatları oluşturun.

• Sonuçları uygulanabilir hale getirin. Deneyleriniz bir kararla sonuçlanmalıdır: Bir istemi değiştirin, sistemin hangi araçları kullanacağını ayarlayın, yapay zekanın eksik olduğu bağlamı ortaya çıkarın veya yeni yeteneklerin gerekli olduğu yerleri işaretleyin. Bu kararları iletmek için yapay zeka ekibiyle birlikte çalışacaksınız.

• Tüm yığın genelinde değerlendirme yapın. Puanlama kalitesinin ötesinde, alımın (RAG/IR), araç çağırmanın ve konuşma ardışık düzenlerinin (transkripsiyon ve günlük tutma kalitesi) doğrulanmasına yardımcı olacaksınız.

• Kalite güvencesi liderlerinin kaliteyi nasıl tanımladığını anlamak ve öğrendiklerinizi ürüne geri aktarmak için müşteri çağrılarına ekiple katılın.

Neye dönüşeceksin

• Müşterilerin kaliteyi nasıl izleyeceklerini, sapmaları nasıl yakalayacaklarını ve AutoQA kurulumlarını zaman içinde iyileştirmeyi nasıl sürdüreceklerini şekillendirmek.

• Analitiği güçlendirmek ve doğru değerlendirmeye doğru biletleri almak için konuşmaların daha akıllı şekilde sınıflandırılması ve yönlendirilmesi.

• Yüksek Lisans'ların nasıl çalıştığına dair sağlam bir anlayış ve onları doğruluk konusunda teşvik eden uygulamalı deneyim (kurs çalışmaları, tezler, stajlar veya yan projelerin hepsi önemlidir; üretim deneyimi bir bonustur).

• İyi uygulanan istatistikler: deney tasarımı, sınıflandırıcı değerlendirmesi, kesinlik/geri çağırma dengelemeleri ve aşırı derecede dengesiz verilerle çalışma.

• Güçlü Python becerileri ve standart veri araç seti (Pandas, NumPy, Jupyter) konusunda akıcılık. SQL bir artıdır.

• Analitik, kanıta öncelik veren bir zihniyet: varsaymak yerine ölçmeyi tercih edersiniz.

• Son kullanıcılar için ürün anlayışı ve empati. Yalnızca karşılaştırmalar için değil, QA yöneticileri ve destek temsilcileri için de geliştirme yapacaksınız.

• Mükemmel yazılı ve sözlü iletişim. Bulguları ekibe sunacak ve müşteri görüşmelerine katılacaksınız.

• 0 ila 2 yıllık endüstri deneyimi. Konuyla ilgili güçlü çalışmaları olan yeni mezunların başvuru yapması teşvik edilir.

• Birden fazla şapka giyme konusunda rahat olan bir takım oyuncusu. Biz başlangıç ​​aşamasında bir şirketiz ve işler hızlı ilerliyor.

Şunlar için bonus puanlar:

• LangSmith veya benzeri LLMOps/değerlendirme araçlarıyla deneyim

• Google Cloud Platform, BigQuery, Docker veya Kubernetes

• Konuşma/ses işleme veya ASR değerlendirmesi

• Yüksek Lisans'lar için sentetik veri kümelerinin ince ayarlanması veya oluşturulması

Kiminle çalışacaksınız

Yapay zeka ekibimize (iki veri bilimci, bir yapay zeka mühendisi ve bir makine öğrenimi mühendisi) katılacak ve veri mühendislerimiz, ön uç mühendislerimiz, tasarımcımız, ürün yöneticimiz ve CX ekiplerimizle yakın işbirliği içinde olacaksınız. İlk günden itibaren mentorluğa ve hızlı bir şekilde gerçek sahiplenmeye sahip olacaksınız.

Bunda senin için ne var?

• Amsterdam'ın kalbinde, hibrit çalışmanın esnekliğine sahip bir ofis

• Uygun adaylar için vize sponsorluğu mevcuttur

• Harika ofis malzemeleri: MacBook, aletler, çalışma masası, sandalye, ihtiyacınız olan her şey

• Esnek çalışma programı ve açık tatil politikası

• Eğlenceli çalışmalar ve ekip etkinlikleri

• Kıdemli Veri Bilimcisi, Yapay Zeka Mühendisi veya ML Mühendisi rollerine doğru net bir büyüme yolu

Arbeitnow'da Hollanda'da daha fazla İngilizce Konuşma İşi bul

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/kaizo/data-scientist-amsterdam-342593)