Senior Data Scientist

Готові революціонізувати майбутнє прийняття рішень на основі даних? Приєднуйтеся до нашої новаторської команди Data Science, яка розпочинає захоплюючу подорож для розкриття інсайтів, драйву інновацій та формування успіху нашої організації. Якщо ви захоплюєтеся використанням передових технологій генеруючого AI та перетворенням сирих даних в дієві інсайти, ми хочемо вас в нашій команді!

Старший Data Scientist буде відповідати за ведення проектів з просунутого аналізу даних, використовуючи Azure та Microsoft data services. Ця ключова роль вимагає глибокого розуміння методологій data science, алгоритмів машинного навчання та технологій великих даних. Ви будете тісно співпрацювати з крос-функціональними командами для розуміння бізнес-потреб, формулювання та виконання рішень data science, які завжди мають значний вплив на бізнес.

Аналіз даних та моделювання

• Розробка та впровадження передових предиктивних моделей та статистичного аналізу, використовуючи різні алгоритми машинного навчання.
• Пропонування алгоритмів або моделей, що підходять для конкретних випадків використання та застосувань.
• Аналіз та виділення релевантної інформації з великих обсягів історичних бізнес-даних для допомоги в автоматизації та оптимізації ключових процесів разом з бізнес-командами.
• Застосування технічних рішень до бізнес-проблем та питань, використовуючи великомасштабний аналіз даних та машинне навчання; створення високо каліброваних рішень для бізнес-проблем.
• Тісна співпраця з командами розробників програмного забезпечення для впровадження експериментів з моделювання в реальному часі, реалізацій та створення нових функцій.
• Постійна оцінка та покращення моделей на основі показників продуктивності.
• Використання хмарних технологій, таких як Azure Machine Learning, Azure Databricks та інших Microsoft data services, для обробки даних, створення моделей та їх впровадження.

Тонке налаштування великих мовних моделей

• Покращення та розвиток продуктивності великих мовних моделей через цілеспрямоване налаштування.
• Спрямування як дослідницької траєкторії, так і практичних інженерних зусиль команди.
• Формулювання та впровадження алгоритмів для покращення моделей, налаштування критичних гіперпараметрів та підвищення загальної ефективності моделей.
• Забезпечення цілісності та релевантності наборів даних шляхом проведення ретельної попередньої обробки та аналізу даних у рамках процесу тонкого налаштування.
• Проведення оцінок налаштованих моделей, внесення необхідних коректив для підвищення їх ефективності.
• Сприяння кооперативному середовищу в команді, надання вказівок колегам для забезпечення гладкого процесу тонкого налаштування, який дає відмінні результати.
• Залишатися на передовій розвитку технологій та застосувань великих мовних моделей, постійно вдосконалюючи технічну експертизу у тонкому налаштуванні моделей.

Управління даними та стратегія

• Співпраця з IT та командами інженерії даних у корпоративному середовищі для інтеграції рішень data science в більш широку технологічну екосистему та