Senior AI/ML Data Scientist, Natural Language Processing (Hybrid)

Job expired!

Мы рады объявить о вакансии в нашей инновационной компании на должность Старшего научного сотрудника по искусственному интеллекту и машинному обучению, специализирующегося на обработке естественного языка (NLP). Эта роль крайне важна, поскольку мы разрабатываем и внедряем передовые продукты NLP, которые трансформируют неструктурированные и полуструктурированные данные в конкретные действия, способствуя исследованию и разработке новых терапевтических методов.

В качестве ключевого члена нашей междисциплинарной команды вы будете:

  • Создавать масштабируемые приложения ML и генеративного ИИ, такие как большие языковые модели (LLMs).
  • Извлекать жизненно важные сведения из собственных данных и биомедицинской литературы.
  • Разрабатывать продвинутые методы для классификации текстов, извлечения связей и связывания сущностей.
  • Сотрудничать с биоинформатиками, инженерами и научными сотрудниками в области данных для использования возможностей ИИ/МО в продвижении открытия и разработки лекарств.

Ваш опыт и навыки включают в себя:

  • Владение Python, с твердыми знаниями инструментов управления данными (например, Spark, Airflow).
  • Знание методов развертывания моделей ML (напр., MLOps, практики CI/CD).
  • Опыт работы с базами данных, как нереляционными, так и реляционными.
  • Разработка приложений с использованием API и фреймворков веб-приложений.
  • Статистическое обучение и библиотеки для NLP/Генеративного ИИ, повышающие вашу способность к пониманию и инновациям в проектах NLP.

Кандидаты должны иметь:

  • Докторскую степень в смежных областях, таких как наука о данных или искусственный интеллект, или эквивалентный опыт (магистра с 2+ годами опыта или бакалавра с 5+ годами опыта, специально в NLP).
  • Не менее 2 лет опыта работы с Python, Spark или аналогичными фреймворками.
  • Минимум 1 год специализированного опыта в области NLP, Генеративного ИИ или схожих технологий.

Наша работа с критически важными данными включает как внутренние ресурсы, такие как лабораторные журналы, так и внешние, например, публичную литературу. Ваша роль будет не только сосредоточена на разработке технологий, но и на сотрудничестве