Scientifique Senior de Données - TAL

À propos de Builder.ai

Nous sommes en mission pour rendre la création d’applications aussi facile que tout le monde peut le faire, quels que soient son parcours, ses connaissances en technologie ou son budget. Nous avons déjà aidé des milliers d'entrepreneurs, de petites entreprises et même de grandes marques, comme la BBC, Makro et Pepsi à atteindre leurs objectifs logiciels et nous ne faisons que commencer.

Builder.ai a été élu comme l'une des 'Entreprises les plus innovantes en IA' de 2023 par Fast Company, et a remporté le prix 'Scaleup de l'année' des Europas 2022. Notre équipe a grandi pour atteindre plus de 800 personnes à travers le monde et notre récente annonce de financement de série D de $250m (et partenariat avec Microsoft) signifie qu'il n'y a jamais eu de moment plus excitant pour devenir un Builder.

La vie chez Builder.ai

Chez Builder.ai, nous vous encourageons à expérimenter ! Chaque poste chez Builder offre des opportunités illimitées pour apprendre, progresser et défier le statu quo. Nous voulons que vous nous aidiez à devenir encore meilleur dans le soutien à nos clients et à emmener la création d'applications AI à de nouveaux sommets.

Notre équipe mondiale est diverse, collaborative et exceptionnellement talentueuse. Nous embauchons des gens pour leurs différences, mais tous s'unissent autour de notre croyance partagée dans les valeurs HEARTT de Builder : (Coeur, Entrepreneurship, Responsabilité, Respect, Confiance et Transparence) et une attitude de faire-les-choses.

En retour de vos compétences et engagement, nous offrons une gamme de superbes avantages, du travail hybride et une prime annuelle variable, aux options d'achat d'actions, des congés payés généreux, et des voyages à l'étranger #QuAllezVousConstruire.

Pourquoi vous devriez nous rejoindre

Alors que nous continuons à innover et à évoluer, notre équipe de Systèmes Intelligents, est à la recherche d'un Senior Data Scientist dynamique avec une concentration particulière sur le Traitement du Langage Naturel (NLP). Dans ce rôle, vous collaborerez étroitement avec les équipes mondiales de produits et d'ingénierie à travers le travail qui mène des initiatives révolutionnaires en science des données, en apprentissage automatique, et en AI pour conduire la prise de décision intelligente, et nous anticipons une croissance significative dans l'année à venir et au-delà.

Ce rôle offre la propriété d'une myriade de cas d'utilisation existants et une opportunité excitante pour explorer des idées résidant actuellement dans le domaine de la pure recherche. Les défis clés comprennent:

1. Transcription Automatique de la Parole en Texte: développer des modèles de pointe pour transcrire avec précision les appels audio entre les clients, les partenaires et les collègues.
2. Extraction de Caractéristiques à partir des Transcriptions et des Documents: créer des techniques innovantes pour extraire des entités et des caractéristiques informatives des transcriptions d'appels et des documents.
3. Recommandations de Modèles d'Applications: utiliser le NLP pour recommander des modèles d'applications en fonction des idées et des exigences des clients.
4. Recommandations de Caractéristiques: développer des modèles pour recommander des caractéristiques d'applications en fonction des descriptions et des exigences fournies par le client.
5. Engagement AI Conversationnel: mettre en œuvre des solutions AI conversationnelles, tels que les chatbots, pour engager les clients et les collègues, recueillir les exigences, créer des "buildcards" de projets, et fournir des mises à jour sur l'avancement des projets.
6. Modèles de Reconnaissance Vocale Personnalisés: construire et affiner des modèles de reconnaissance vocale personnalisés pour améliorer la précision de la transcription.
7. Modèles de Langage Personnalisés: construire des modèles de langage personnalisés pour approfondir notre compréhension de la sémantique au sein du domaine de Builder.
8. Réponse aux Questions des Clients: créer des modèles pour répondre automatiquement aux questions des clients, améliorant l'engagement et le support.

Nous sommes en train d'élargir notre équipe IS-NLP, responsable des services NLP comme la Recommandation de Modèles, la Recherche de Caractéristiques, la Similarité de Story, le Tagging de Caractéristiques, et Natasha. Alors que nous élargissons notre portefeuille de services pour rationaliser les processus de livraison de Builder, nous sommes impatients d'élargir notre équipe pour nous aligner sur nos objectifs ambitieux.

Exigences

• Esprit d'Entrepreneurship: démontrer un esprit entrepreneurial et une attitude "can-do", s'épanouir dans un environnement dynamique et innovant.
• Compétence en Python: expertise avérée en programmation avec Python, démontrant votre capacité à créer des solutions robustes de data science.
• Compétences en Manipulation de Données: expérience réelle en requête de données utilisant SQL, manipulation de données, et ingénierie des caractéristiques pour extraire des informations précieuses à partir de jeux de données complexes.
• Bibliothèques de Data Science: compétence avec des bibliothèques essentielles de data science telles que Pandas, Numpy, Scipy, et Seaborn pour l'analyse de données et la visualisation.
• Expertise en Deep Learning: expérience pratique avec des bibliothèques de Deep Learning, en particulier PyTorch et HuggingFace, démontrant des compétences en techniques avancées de machine learning.
• Compétence en NLP: familiarité avec les toolkits de NLP comme Spacy, NLTK, et TextBlob, et un bilan de résolution de problèmes de NLP, y compris la classification de textes, la reconnaissance d'entités nommées, la recherche, et la recommandation.
• Contrôle de Version et CI/CD: compétence dans l'utilisation de GitHub et des pipelines CI/CD pour le déploiement automatique des solutions de data science.
• MLOps: expérience en MLOps, englobant la mise en place de la surveillance et de l'optimisation des modèles, assurant que les modèles fonctionnent au mieux.
• Services Web: connaissance des cadres de services web comme FastAPI et Flask pour l'hébergement de modèles et leur intégration avec des services existants via des API RESTful.
• Compétences en Communication: excellentes compétences en communication avec la capacité de s'engager et de présenter efficacement à diverses parties prenantes.
• Collaboration Interdisciplinaire: capacité prouvée à travailler en collaboration au sein d'équipes interdisciplinaires comprenant des produits, de l'ingénierie, des affaires, et des experts en technologie.

Qualifications Souhaitées

• Éducation Avancée: un doctorat ou un diplôme de maîtrise avancé dans une discipline scientifique telle que Statistiques, Informatique, Recherche Opérationnelle, Mathématiques, ou Physique.
• Expertise en Machine Learning: expérience dans un ou plusieurs domaines avancés de machine learning, y compris l'Apprentissage Supervisé, le Deep Learning, l'Inférence Probabiliste, la Modélisation Statistique, les Statistiques Bayésiennes, l'Apprentissage Non Supervisé, et l'Apprentissage par Renforcement.
• Passion for Software Development: une forte passion pour le développement logiciel et l'ingénierie, complétant vos compétences en data science.
• Expérience Industrielle: 2-4 ans d'expérience industrielle, avec un bilan prouvé de la prise de concepts et modèles de la conception à la production, quantifiant leur impact commercial.
• Expertise en Consommation/Produit: une expérience préalable dans une entreprise de consommation, de produit, ou de commerce électronique est bénéfique, montrant votre capacité à relever des défis du monde réel.
• Recherche Académique: l'expérience de recherche académique est avantageuse, démontrant votre capacité à proposer des solutions sur mesure et innovantes à des problèmes de machine learning non standards.
• Containérisation