Data Scientist - Generative AI (GenAI, Applied ML, LLMs)

О нас:

Работа в Target означает помогать всем семьям открывать радость повседневной жизни. Мы воплощаем эту миссию через наши ценности и культуру. Узнайте больше о Target здесь.

Обзор роли

Работа в сфере Data Sciences в Target представляет собой возможность помочь разрабатывать и управлять передовыми предсказательными алгоритмами, использующими данные в масштабах для автоматизации и оптимизации решений. Присоединяйтесь к нашим командам в областях Поиска, Персонализации, Генеративного ИИ, Оптимизации Цепочек Поставок или Машинного Обучения. Вы будете использовать обширные данные Target для создания алгоритмов, которые обеспечивают решения для наших партнеров в областях Цифрового Маркетинга, Оптимизации Цепочек Поставок, Поиска и Персонализации.

Основные обязанности

Будучи Data Scientist в области Генеративного ИИ, вы будете:

• Влиять, взаимодействуя внутри прикладной команды Data Sciences.
• Проводить исследование данных, выявлять аномалии и создавать простые визуализации.
• Реализовывать алгоритмические решения в прикладном машинном обучении, соблюдая лучшие практики в разработке моделей.
• Создавать поддерживаемый и хорошо задокументированный код на Python, R или Java.
• Следовать гибким процессам для реализации прототипов программного обеспечения или решений в области науки о данных.
• Использовать понимание доменной области бизнеса для соответствия стратегическим целям Target.
• Сотрудничать с коллегами, документировать и представлять работу, а также участвовать в код-ревью.

Примечание: Обязанности на работе могут изменяться в любое время в соответствии с потребностями бизнеса.

О вас

Требования включают:

• 4-летняя степень в количественных дисциплинах (Наука, Технологии, Инженерия, Математика) или эквивалентный опыт работы.
• Крепкие основы в вероятности, статистике, линейной алгебре и моделировании в машинном обучении.
• Опыт в одной или нескольких областях: генеративный ИИ, статистическое обучение, оптимизация, NLP, глубинное обучение или анализ временных рядов.
• Сильные аналитические н