Leitender NLP-Datenwissenschaftler in Adaptiq

Wir sind auf der Suche nach einem Senior NLP Data Scientist für unser Melingo-Team. MelingoAI, eine Tochtergesellschaft von Britannica, ist ein führendes Unternehmen für KI-Lösungen basierend auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Zu den Produkten von Melingo gehören einzigartige Unternehmenslösungen für Einblicke in den Datenabruf, intelligente Suchmaschinen, Online-Wörterbücher und Text-to-Speech (TTS). Melingo vermarktet außerdem weltweit einzigartige Unternehmenslösungen in der Computerlinguistik in verschiedenen Sprachen. Melingos Haupttätigkeitsbereiche: Sprachtechnologie, Online-Wörterbücher und verschiedene darauf basierende Tools; Erweiterte Suchmaschinen basierend auf morphologischer Analyse, Abfragen in natürlicher Sprache, automatisiertem Tagging, Charakterisierung/Spezifikation und Weiterleitung von Texten; Intelligente Textanalyse entsprechend den Bedürfnissen der Kunden in verschiedenen Sprachen. Verantwortlichkeiten: Durchführung von Recherchen mit verschiedenen NLP-Techniken. Anwendung von NLP-Techniken und statistischen Analysen, um Daten zu extrahieren und zu validieren. Schlagen Sie neue Ideen und Forschungsrichtungen, Verbesserungen, technische Entscheidungen und Best Practices vor. Teilen Sie fundiertes Wissen und Fachwissen mit Teammitgliedern, um sich zu verbessern Vorhandene Modelle decken den gesamten Lebenszyklus der erstellten Modelle vollständig ab (entwickeln, warten und überwachen). Arbeiten an Data-Science-Pipelines. Teilen Sie Wissen, Ideen und neue Ansätze mit Teammitgliedern. Bleiben Sie über die neuesten Erkenntnisse in der angewandten Datenwissenschaft auf dem Laufenden. Anforderungen: 3+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Software für Produktionssysteme und/oder interne Infrastruktur/Tools Umfangreiche Kenntnisse in PythonErfahrung in der Arbeit unter LinuxErfahrung in NLP-bezogenem Deep Learning (unter Verwendung von Standard-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Hugging Face usw.)Erfahrung in textbezogener neuronaler Netzwerkoptimierung (DeepSpeed, Quantisierung, Graphkompilierung, CUDA)Vorherige Erfahrung in der Arbeit mit Cloud-Computing-Plattformen (z.B. AWS, GCP, Docker, Kubernetes) Erfahrung mit MLOps-Tools, Datenpipelines oder Datentechnik. Hohes Englischniveau. Erfahrung in der Arbeit mit LLMs, Prompt Engineering – ein Vorteil. B.Sc. in Informatik, Softwaretechnik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik oder gleichwertige Erfahrung