Data Science - Gen AI - Associate 2

<p>Центр ускорения PwC в США ищет активного и квалифицированного <strong>Специалиста по наукам о данных - Gen AI - Ассоциированного</strong>, чтобы усилить нашу динамичную команду. Эта роль критически важна для разработки и реализации продвинутых моделей машинного обучения и алгоритмов, которые являются интегральной частью наших проектов GenAI.</p>

<p>Как Ассоциированный Специалист по GenAI и наукам о данных, вы будете:</p>
<ul>
<li>Сотрудничать с межфункциональными командами для понимания бизнес-потребностей и выявления возможностей применения технологий GenAI.</li>
<li>Поддерживать разработку и реализацию моделей машинного обучения под руководством старших специалистов по данным.</li>
<li>Заниматься очисткой данных, предварительной обработкой и инженерией признаков для подготовки наборов данных к анализу.</li>
<li>Работать вместе с инженерами данных для продвижения эффективных интеграций данных в рабочие процессы машинного обучения.</li>
<li>Проверять и оценивать модели, используя стандартные метрики и методологии.</li>
<li>Помогать в проектировании и разработке приложений машинного обучения.</li>
<li>Использовать базовые навыки программирования для помощи в создании программных компонентов.</li>
<li>Получать практический опыт работы с Kubernetes для организации контейнеров и развертывания.</li>
<li>Вносить вклад в создание чат-ботов с использованием технологий GenAI.</li>
<li>Представлять результаты и выводы заинтересованным сторонам через начальные средства визуализации данных и отчеты.</li>
</ul>

<p>Что мы ищем:</p>
<ul>
<li>Степень бакалавра в области наук о данных, информатики, статистики или в смежных областях.</li>
<li>1-3 года соответствующего опыта, желательно, связанного с проектами GenAI.</li>
<li>Знания программирования на Python, R или Scala и знакомство с TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.</li>
<li>Твердое понимание техник предварительной обработки данных, инженерии признаков и техник обработки данных.</li>
<li>Понимание концепций статистического анализа и экспериментального дизайна.</li>
<li>Опыт работы с платформами облачных вычислений, такими как AWS, Azure или Google Cloud.</li>
<li>Силь