Senior Data Scientist (Entwickler mit ML-Kenntnissen) in GlobalLogic

Vor Kurzem wurde ich von GlobalLogic angesprochen Sofia Yanush Sofia Yanush Rekrutierungsspezialist | Strategische Talentakquise StellenbeschreibungTechStack: Kenntnisse in Python für Datenanalyse und Modellentwicklung. Umfangreiche Erfahrung mit Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch, mit Schwerpunkt auf der Erstellung und Optimierung von Modellen. Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z. B. Matplotlib, Seaborn) und Datenmanipulationsbibliotheken (z. B. Pandas, NumPy). Vertrautheit mit Cloud-Diensten, vorzugsweise Azure, für die Bereitstellung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen. Erfahrung mit: Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Arbeit mit großen Datensätzen und Erfahrung in der Datenbereinigung, Vorverarbeitung und Feature-Engineering. Anwendung moderner NLP-Techniken und Verständnis von LLM (Large Language Models), einschließlich Prompt-Engineering- und Feinabstimmungsstrategien. Soft Skills: Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Datenerkenntnisse klar und verständlich darzustellen. Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und als Teil eines kollaborativen Teams.Nachgewiesene Eigenverantwortung für Projekte und Aufgaben mit einem proaktiven Ansatz zur Problemlösung.Mentorqualitäten, in der Lage, junge Kollegen in ihrer beruflichen Entwicklung anzuleiten und zu unterstützen.Initiative bei der Identifizierung von Problemen und dem Vorschlag innovativer Lösungen.Projektstapel /skills:Erfahrung mit Projektmanagement- und Kollaborationstools wie Jira und Confluence, Verständnis ihrer Relevanz und ordnungsgemäßen Verwendung.Kenntnisse in der Verwendung von GitHub für Versionskontrolle und Peer-Review.Fähigkeit, Dokumentation in Confluence zu erstellen und zu pflegen, die sowohl für technische als auch für technische Zwecke zugänglich und verständlich ist und nicht-technische Stakeholder.Aufgabenbereiche1. Führen Sie Forschung zu verschiedenen Themen im Zusammenhang mit Large Language Models (LLM) und ihren Anwendungen durch.2. Feinabstimmung von LLMs3. Arbeiten Sie mit Teammitgliedern zusammen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern.4. Übernehmen Sie die Verantwortung für die zugewiesenen Aufgaben und stellen Sie sicher, dass diese rechtzeitig erledigt werden.5. Kommunizieren Sie effektiv mit Teammitgliedern und Stakeholdern.6. Erstellen Sie mit Confluence eine klare und prägnante Dokumentation, damit auch Laien die Forschung und Ergebnisse verstehen können. Abteilungs-/Projektbeschreibung: Das Projekt „Generative AI Platform“ nutzt modernste KI- und ML-Technologien, um Cloud-agnostische Gen AI-Anwendungen nach Bedarf zu entwickeln und bereitzustellen und Benutzern die Erstellung maßgeschneiderter Lösungen für Anwendungsfälle in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Softwareentwicklung und Kundenservice zu ermöglichen. Vollständig verwalteter RAG-Workflow einschließlich Aufnahme, Abruf und Erweiterung von Daten, sicher verbunden mit vielen Arten von Informationen, konsolidiert und aggregiert aus mehreren Quellen. Das Ulti der PlattformDas Ziel von mate besteht darin, das benutzerfreundliche LLM as a Service Model (LLMaaS) bereitzustellen, das auf unternehmensinternen Ressourcen trainiert wird und zur Akzeptanz von KI bei mehreren Verbrauchern im gesamten Unternehmen beiträgt. Zeig mehr Zeige weniger Positionsebene Oberstufe der Sekundarstufe Art der Anstellung Vollzeit Berufliche Verantwortlichkeiten Ingenieurwesen, Produktmanagement und Informationstechnologien Branchen Softwareentwicklung und IT-Dienstleistungen und IT-Beratung