Lead Data Scientist - NLP & Gen AI

Job expired!

Місцезнаходження: Гілдфорд/Гібридний

Зарплата: Залежить від досвіду + Доплата на автомобіль + Щорічний бонус + Переваги

Allianz - це глобальна страхова компанія, що працює в 70 країнах. З першого дня ви відчуєте цінність свого внеску, оскільки ми пропонуємо світового рівня навчання та можливості для розвитку кар'єри в інклюзивній культурі.

Як Провідний дата-сайєнтист (NLP & GenAI) у Allianz Commercial, ви співпрацюватимете з дата-сайєнтистами, інженерами з обробки даних, ML-інженерами та аналітиками для розробки й впровадження рішень, що отримують інсайти з неструктурованих текстових даних. Ви будете займатися різноманітними проєктами, включаючи моделювання тем, розпізнавання сутностей, генерацію тексту, створення онтологій та конверсативний ШІ. Ця роль вимагає міцної основи в NLP, високих технічних навичок і пристрасті до інновацій та вирішення проблем.

Обов'язки

  • Впровадження стратегії архітектури ML/GenAI та дорожньої карти, адаптованої до бачення та стратегічних цілей зацікавлених сторін бізнесу.
  • Дослідження, розробка та впровадження рішень з використанням моделей і алгоритмів NLP для отримання інсайтів з неструктурованих текстових даних.
  • Співпраця з інженерами з обробки даних для попередньої обробки та очищення текстових даних для сумісності з моделями NLP.
  • Застосування технік машинного навчання та глибинного навчання для класифікації тексту, розпізнавання іменованих сутностей, пошуку знань, моделювання тем і генерації тексту.
  • Створення та використання графів знань для покращення розуміння мов та забезпечення передових застосувань NLP.
  • Архітектура та пропаганда технологій AI/ML, які інтегруються з наявними системами.
  • Розробка методів використання LLM як GPT, BERT та відкритих фундаційних LLM (Llama2) для завдань розуміння та генерації природної мови.
  • Проведення дослідницького аналізу даних для отримання інсайтів з текстових даних та розробки ефективних стратегій попередньої обробки.
  • Інтеграція моделей NLP у наші конвеєри даних та системи у співпраці з інженерами MLops.
  • Оцінка та тестування алгоритмів NLP, фреймворків графів знань та архітектур LLM, рекомендація підходящих підходів для конкретних випадків використання.
  • Стеження за останніми дослідженнями та досягненнями у сфері NLP, графів знань та LLM для покращення наших можливостей в NLP.
  • Комунікація результатів технічним та нетехнічним зацікавленим сторонам через звіти, візуалізації та презентації.
  • Співпраця з крос-функціональними командами для визначення цілей проєкту, вимог та показників успіху.
  • Співпраця з архітекторами підприємств та інженерами MLops для випробування випадків використання та обговорення архітектурних конфігурацій.
  • Наставництво та керівництво молодшими членами команди для сприян