Student Data Scientist (NLP)

Вас привлекает использование машинного обучения для решения сложных бизнес-задач? Danske Bank ищет инновационного студента-специалиста в области данных для того, чтобы помочь развивать наши инициативы в области коммерческой науки о данных. Если вы стремитесь работать с передовыми технологиями ИИ и превращать данные в действенные предложения, мы приглашаем вас принять участие в этой захватывающей возможности.

Будучи студентом-специалистом в области данных в Danske Bank, вы будете работать в команде с опытными специалистами по данным, инженерами машинного обучения и инженерами данных. Ваша роль будет сосредоточена на преобразовании сложных бизнес-проблем в модели и решения, повышая качество обслуживания наших клиентов за счет продвинутых стратегий на основе ИИ.

Вы будете создавать и отслеживать модели ИИ, использовать ведущие фреймворки, такие как HuggingFace, и четко представлять свои находки заинтересованным сторонам для облегчения принятия обоснованных решений. Кроме того, вы будете участвовать в проектах по генеративному ИИ, способствуя разработке и применению наших возможностей ИИ следующего поколения.

• Разработка и внедрение моделей машинного обучения, как онлайн, так и пакетного типа, с интеграцией результатов через точки API.
• Влияние на область и реализацию случаев использования генеративного ИИ для максимизации потенциала в банковских операциях.
• Обучение и наставничество членов команды в использовании всех возможностей технологий науки о данных и машинного обучения.
• Инициирование улучшений существующих библиотек и фреймворков машинного обучения для поддержания лидирующих позиций в быстро меняющемся технологическом ландшафте.
• Взаимодействие и налаживание крепких отношений с коллегами и экспертами в бизнесе для разработки ИИ-решений, адресующих уникальные задачи.

Идеальные кандидаты находятся на последнем курсе бакалавриата или в начале магистратуры в области компьютерных наук, науки о данных или смежных STEM-специальностей. Вы должны обладать сильными аналитическими способностями, быть высоко мотивированными и иметь живой интерес к непрерывному обучению.

• Настройка предварительно обученных моделей трансформера, знакомство с фреймворками, такими как Huggingface
• Знание Python, Spark/PySpark, SQL и общедоступных облачных сред, предпочтительно AWS
• Опыт работы с ин