Software Engineer, Applied Machine Learning (Semantic Search, Natural Language Processing (NLP), Large Language Models) – Priceless Platform

Добро пожаловать на захватывающую карьерную возможность в Mastercard!

В Mastercard мы усердно работаем, чтобы соединять и уполномочивать инклюзивную цифровую экономику, которая приносит пользу каждому, везде. Делая транзакции безопасными, простыми, умными и доступными, мы стремимся способствовать росту и потенциалу. Используя защищенные данные, сети, партнерства и страсть к инновациям, мы помогаем физическим лицам, финансовым учреждениям, правительствам и бизнесу реализовать их наибольший потенциал. Наш Коэффициент Приличия (DQ) является краеугольным камнем нашей культуры, способствуя инклюзивности и уважению к индивидуальным силам, взглядам и опыту в нашей команде. Принятие разнообразия позволяет нам принимать лучшие решения, стимулировать инновации и добиваться превосходных бизнес-результатов.

Если у вас есть более 4 лет опыта работы в индустрии с технологиями обработки естественного языка и основанными на тексте Машинного Обучения, такими как семантический поиск, обработка естественного языка, векторные базы данных, основные модели или большие языковые модели, мы хотели бы с вами связаться.

Платформа Priceless - это главная глобальная платформа Mastercard для наших клиентов и партнеров, размещенная на AWS. Созданная стартапом из Кремниевой долины, приобретенным Mastercard, мы испытываем существенный рост и работаем над масштабированием нашей платформы. Мы стремимся интегрировать дополнительные возможности семантического поиска и обработки естественного языка (NLP) в нашу платформу с вашей помощью.

Как практикующий программный инженер, вы присоединитесь к нашей команде для разработки и развертывания возможностей прикладного машинного обучения, таких как семантический поиск, улучшенные рекомендации, расширенная обработка текста и переводы, и возможно, разговорный интерфейс. Вы будете использовать техники семантического поиска на основе ML, NLP, базовые модели и большие языковые модели (LLM) для создания и развертывания этих возможностей в нашей платформе.

• Исследовать и применять техники, такие как семантический поиск, для улучшения и масштабирования функционала поиска на нашей платформе с использованием технологий вроде Elastic.
• Разработать и реализовать масштабируемый поток обработки текста для усиления нашего рабочего процесса