Data Scientist 3 - AI Engineer (LLM/RAG)

Dołącz do naszego zespołu: Starszy inżynier machine learning specjalizujący się w AI konwersacyjnym

Jesteśmy wiodącą firmą technologiczną dedykowaną napędzaniu innowacji w sektorach budowlanych i usług komunalnych. Naszą misją jest polepszanie doświadczeń klientów, usprawnianie operacji i prowadzenie wzrostu poprzez rozwiązania technologiczne najnowszej generacji.

Opis pracy

Jako Starszy Inżynier Machine Learning specjalizujący się w AI konwersacyjnym, twoja rola będzie kluczowa w kształtowaniu przyszłości naszych produktów napędzanych przez AI. Będziesz ściśle współpracował z zespołami interdyscyplinarnymi, aby projektować, rozwijać i wdrażać zaawansowane systemy AI konwersacyjnego, które poprawią sposób, w jaki przedsiębiorstwa wchodzą w interakcje z naszą technologią.

Kluczowe obowiązki

Integracja Machine Learning: Współpracować z menedżerami produktu, inżynierami i naukowcami danych w celu bezproblemowej integracji algorytmów ML z naszymi produktami.

Rozwój modeli RAG: Skupić się na tworzeniu i optymalizacji modeli Retrieval-Augmented Generation (RAG) w celu poprawy efektywności i skuteczności procesów wyszukiwania i generowania informacji w interakcjach AI.

Bazy danych wektorowych: Zastosować i usprawnić bazy danych wektorowych oraz techniki indeksowania w celu optymalizacji odzyskiwania danych potrzebnych dla kontekstów konwersacyjnych AI.

Optymalizacja modelu językowego: Wykorzystywać duże modele językowe, takie jak Cohere, aby dostosować rozwiązania dla branży technologicznej, szczególnie w sektorach budowlanych i usług komunalnych.

Techniki NLP/NLU/NLG: Implementować najnowsze technologie przetwarzania języka naturalnego, rozumienia i generowania, aby podnieść wydajność naszych produktów AI konwersacyjnego.

Badania i innowacje: Wyprzedzać rynkowe trendy i postępy technologiczne w machine learning i AI konwersacyjnym, aby nasze rozwiązania pozostały konkurencyjne i innowacyjne.

Mentorstwo: Udzielać wskazówek i prowadzić młodszych członków zespołu machine learning w ich rozwoju zawodowym i umiejętnościach.

Kwalifikacje

Wykształcenie: Wymagany jest tytuł magistra lub wyższy w dziedzinie informatyki, inżynierii, matematyki lub pokrewnych. Preferowane są wyższe stopnie naukowe.

Doświadczenie: Co najmniej 5 lat doświadczenia w inżynierii machine learning, szczególnie w tworzeniu i wdrażaniu rozwiązań AI konwersacyjnego.

Umiejętności techniczne: Ekspertyza w Python i znajomość bibliotek ML, takich jak TensorFlow, PyTorch czy JAX. Biegłość w platformach chmurowych, takich jak AWS lub OCI, oraz technologie takie jak Docker i Kubernetes.

Wiedza NLP: Solidne zrozumienie i praktyczne doświadczenie z aplikacjami NLP, NLU i NLG, w tym