Leitender/leitender Datenwissenschaftler für generative KI in EPAM Systems

Senden Sie eine Direktnachricht an das Mitglied, das die Stelle bei EPAM Systems veröffentlicht hat Irina Benko Irina Benko Auf der Suche nach erfahrenen MLE-, DS-, MLOps- und .Net-Entwicklern in der Ukraine, Senior und Lead MS Dynamics CRM und PowerApps Software Engineers (Griechenland…) Wir suchen einen hochqualifizierten und innovativen Generative AI Data Scientist zur Verstärkung unseres Teams. Als Generative AI Data Scientist spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Bewertung von Anwendungsfällen, der Architektur- und Entwicklungsplanung sowie der Entwicklung und Implementierung modernster generativer Modelle zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme. Ihre Fachkenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning und statistischer Modellierung werden zur Weiterentwicklung von EPAM beitragen. Dies ist eine spannende Gelegenheit, modernste Techniken anzuwenden und die Grenzen der KI-Technologie zu erweitern. Die Remote-Option gilt nur für Kandidaten, die von einem beliebigen Standort in der Ukraine aus arbeiten. VerantwortlichkeitenForschung und Entwicklung: Führen Sie Forschung durch und bleiben Sie über die neuesten Fortschritte in generativer KI, Deep Learning und verwandten Bereichen auf dem Laufenden. Erkunden und experimentieren Sie mit verschiedenen generativen Modellen, Architekturen und Algorithmen, um unsere Fähigkeiten zu verbessern. Modellentwicklung: Entwerfen, entwickeln und implementieren Sie neuartige generative Modelle, die auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Erstellen und optimieren Sie tiefe neuronale Netze, Variational Autoencoder (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs) oder andere generative Architekturen, um realistische und vielfältige synthetische Daten zu generieren. Datenvorverarbeitung: Arbeiten Sie eng mit Dateningenieuren und Fachexperten zusammen, um große Datensätze vorzuverarbeiten und zu bereinigen . Wenden Sie statistische Techniken und Datenerweiterungsmethoden an, um qualitativ hochwertige Eingabedaten für das Training generativer Modelle sicherzustellen. Modellschulung und -bewertung: Trainieren und verfeinern Sie generative Modelle mithilfe umfangreicher Datensätze und nutzen Sie Techniken wie Transferlernen und unbeaufsichtigtes Lernen. Entwickeln Sie Bewertungsmetriken und Benchmarks, um die Modellleistung zu bewerten und Erkenntnisse zur Steuerung von Modellverbesserungen zu generieren. Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, darunter Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, Versicherungsexperten und Erlebnisdesigner, um generative Modelle in reale Anwendungen zu integrieren. Bieten Sie technische Anleitung und Unterstützung, um eine erfolgreiche Implementierung und Bereitstellung generativer KI-Lösungen sicherzustellen. Innovation und Optimierung: Erforschen Sie kontinuierlich neue Techniken, Frameworks und Tools, um die Leistung generativer Modelle zu optimieren und zu verbessern. Bleiben Sie über neue Trends und Best Practices in diesem Bereich auf dem Laufenden und tragen Sie zur Weiterentwicklung der datenwissenschaftlichen Fähigkeiten des Unternehmens bei. Dokumentation und Berichterstattung: Bereiten Sie klare und prägnante technische Informationen vorl Dokumentation, einschließlich Modellarchitekturen, Methoden und Experimentergebnissen. Präsentieren Sie Erkenntnisse und Erkenntnisse sowohl technischen als auch nichttechnischen Interessenvertretern und tragen Sie so zum Wissensaustausch und zu Entscheidungsprozessen bei Verwendung von Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch. Solides Verständnis von maschinellen Lern-, Deep-Learning- und statistischen Modellierungskonzepten. Erfahrung in der Arbeit mit großen Datensätzen und Vorverarbeitungstechniken. Kenntnisse in Datenvisualisierungs- und explorativen Analysetools. Starke Fähigkeiten zur Problemlösung und die Fähigkeit, kreativ zu denken, um innovative Lösungen zu entwerfen. Ausgezeichnet schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte sowohl einem technischen als auch einem nichttechnischen Publikum effektiv zu vermitteln. Nachgewiesene Fähigkeit, in einer Teamumgebung zusammenzuarbeiten und zu funktionsübergreifenden Projekten beizutragen. Starke Forschungs- und Selbstlernfähigkeiten, mit einer Leidenschaft für das Bleiben Auf dem Laufenden über die neuesten Fortschritte in der generativen KI und verwandten Bereichen. Schön zu haben. Erfahrung mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Textgenerierungsmodellen. Vertrautheit mit cloudbasierten Plattformen für maschinelles Lernen und generativen KI-Diensten wie Azure (Open AI, ChatGPT). Google Cloud oder AWSKenntnisse über paralleles Rechnen und verteilte Trainings-FrameworksVeröffentlichungen oder Beiträge zur Forschungsgemeinschaft im Bereich generative KI oder verwandte DisziplinenWir bieten eine wettbewerbsfähige Vergütung je nach Erfahrung und FähigkeitenDer individuelle KarrierewegSozialpaketEnglischkurse mit zertifizierten EnglischlehrernUnbegrenzter Zugriff auf LinkedIn-LernlösungenFlexible ArbeitszeitenÜber EPAMEPAM ist ein weltweit führender Anbieter von Engineering- und Entwicklungsdienstleistungen für digitale Plattformen. Wir sind bestrebt, einen positiven Einfluss auf unsere Kunden, unsere Mitarbeiter und unsere Gemeinschaften zu haben. Wir pflegen eine dynamische und integrative Kultur. Hier arbeiten Sie mit multinationalen Teams zusammen, tragen zu einer Vielzahl innovativer Projekte bei, die die kreativsten und modernsten Lösungen liefern, und haben die Möglichkeit, kontinuierlich zu lernen und zu wachsen. Sie werden Teil einer engagierten, kreativen und vielfältigen Community, die Ihnen dabei hilft, Ihr volles Potenzial zu entdecken. EPAM ist bestrebt, unserem globalen Team von über 53.150 EPAMern inspirierende Karrieren zu bieten. EPAMer führen mit Leidenschaft und Ehrlichkeit und denken kreativ. Unsere Mitarbeiter sind die Quelle unseres Erfolgs, und wir legen Wert auf Zusammenarbeit, versuchen stets, das Geschäft unserer Kunden zu verstehen und streben nach höchsten Qualitätsstandards Zeig mehr Zeige weniger Посадовий рівень Starrer Wochentag Typ зайнятості Erster RobotertagBerufliche Verantwortlichkeiten Ingenieurwesen und Informationstechnologien Branchen IT-Dienstleistungen und IT-Beratung