[CDI] Senior Generative AI Data Scientist

Описание компании Publicis Re:Sources - ключевая часть всемирно известной группы Publicis Groupe, являющаяся единственной полносервисной, конечной организацией общего сервиса в отрасли. Основанная в 1998 году, наша постоянно растущая компания на данный момент насчитывает более 5,000 сотрудников в 66 странах. Мы предоставляем передовые технологические решения и комплексные бизнес-услуги, включая финансы, право, закупки и управление рисками, чтобы эмпауэрить агентства Publicis Groupe сосредоточиться на инновациях и трансформации клиентов. Узнайте больше о том, как мы поддерживаем глобальное творчество на Publicis Re:Sources.

Мы рады предложить возможность для талантливого Старшего ученого-исследователя данных по генеративному ИИ усилить нашу динамичную команду. Эта ключевая роль сосредоточена на проектировании, реализации и оптимизации генеративных моделей в различных областях, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение и аудио обработка.

• Проектирование и оптимизация передовых генеративных моделей с использованием продвинутых методологий машинного обучения и глубокого обучения.
• Развертывание этих моделей для решения задач в различных приложениях, включая NLP, компьютерное зрение и аудио обработку.
• Управление интеграцией, развертыванием и обслуживанием моделей ИИ на протяжении всего жизненного цикла на различных облачных платформах.
• Эффективное сотрудничество с междисциплинарными командами для разработки новых применений генеративного моделирования.
• Коммуникация сложных выводов моделей как с техническими, так и с не техническими заинтересованными сторонами.

• Продвинутая степень (магистратура или докторская) в области компьютерных наук, математики, статистики или в смежной области.
• Минимум 3 года опыта в области данных с значительным акцентом на генеративный ИИ.
• Активное участие в сообществе открытого кода с заметными вкладами на платформы вроде HuggingFace или StableDiffusion.
• Обширный опыт в точной настройке крупных моделей, знакомство с такими техниками, как распределенное обучение и применение крупных языковых моделей.
• Доказанные навыки работы на Python или R и обширный опыт работы с облачными вычислениями (AWS, Azure) и связанными с ними службами (например,