Data Scientist - Hyperforce Solutions Engineering

Pour offrir une expérience optimale aux candidats, veuillez envisager de postuler à un maximum de trois postes en l'espace de 12 mois afin d'éviter les efforts redondants.

Nous sommes Salesforce, l'entreprise centrée sur le client, qui façonne l'avenir des affaires avec l'IA, les données, et le CRM. Engagés envers nos valeurs fondamentales, nous aidons les entreprises de tous les secteurs à ouvrir de nouvelles voies et à se connecter avec leurs clients comme jamais auparavant. Nous vous donnons également le pouvoir de devenir un pionnier—en améliorant vos performances, en faisant progresser votre carrière, et en ayant un impact positif sur le monde. Si vous croyez en l'entreprise comme une plateforme puissante de changement et en des entreprises qui réussissent tout en faisant le bien, vous êtes au bon endroit.

Rejoignez Salesforce en tant que Senior Data Scientist / Data Scientist dans la région de la Baie et aidez-nous à révolutionner la productivité des développeurs avec des solutions innovantes basées sur la science des données. Notre équipe est dédiée à la création et au support de produits de machine learning (ML) tels que les chatbots génératifs d'IA, la recherche sémantique, les outils d'identification d'erreurs, les tableaux de bord de support client, et plus encore. Votre rôle couvrira le cycle de vie des solutions ML, depuis la preuve de concept (POC) jusqu'au déploiement et à la maintenance continue.

Salesforce HSE développe et héberge la plateforme de livraison continue (CD) et de déploiement Falcon. Cela inclut des services tels que Spinnaker, PCS, FIT, et IAC, ainsi que l'écosystème entourant ces services. Notre équipe de Customer Success aident les ingénieurs de Salesforce à adopter et à utiliser efficacement les services HDPS pour assurer une intégration réussie, le diagnostic des problèmes, le développement de contenus de formation, et la création de solutions orientées client.

Développement d'applications LLM : Diriger et implémenter des applications LLM en utilisant LangChain, en se concentrant sur les transformers et l'architecture GPT. Améliorer les fonctionnalités des applications avec les concepts LLM, Prompt Engineering, RAG, et Agent. Développer des agents d'IA conversationnelle, chatbots ou assistants virtuels et assurer une intégration harmonieuse dans les systèmes existants.

Expérimentation et test : Concevoir et mener des tests A/B, analyser les résultats avec des outils statistiques pour optimiser les performances des applications.

Analyse et visualisation des données : Développer des tableaux de bord avec des outils tels que Tableau et Splunk pour rendre les résultats des expériences accessibles aux parties prenantes de l'entreprise.

Programmation : Utiliser Python et SOQL pour la manipulation des données, l'analyse et l'automatisation des tâches, en garantissant la qualité et la maintenabilité du code.

Recherche et développement : Se tenir à jour avec les tendances de l'industrie telles que llamaindex, mistral, LLAMA3, et d'autres LLM émergents. Incorporer de nouvelles technologies pour maintenir un avantage concurrentiel.

Collaboration et leadership : Travailler avec des équipes interfonctionnelles pour stimuler l'innovation, encadrer les data scientists juniors, et contribuer au partage des connaissances de l'équipe.

* Diplôme de master en informatique, ingénierie informatique, statistiques, science des données ou domaines connexes.

* Minimum 5 ans d'expérience en science des données, spécifiquement dans les applications LLM.

* Expertise en apprentissage profond et maîtrise des frameworks NLP comme nltk, PyTorch, TensorFlow, Keras, et d'autres.

* Expérience extensive avec les transformers, l'architecture GPT, LangChain, RAG, et les concepts Agent.

* Compétences avérées en tests A/B, analyse statistique, et outils de visualisation des données comme Tableau et Splunk.

* Solide compréhension des concepts ML et des bibliothèques statistiques telles que pandas, matplotlib, numpy, et sklearn.

* Maîtrise des langages de requête, avec une préférence pour SQL, SOQL, ou SAQL.

* Expérience avec les données non structurées et les bases de données NoSQL comme MongoDB et Cassandra.

* Familiarité avec les bases de données vectorielles telles que Pinecone et Weaviate, et les graphes de connaissances comme Neo4j.