Starszy analityk danych NLP w Adaptiq

Poszukujemy starszego specjalisty ds. danych NLP, który dołączy do naszego zespołu Melingo. MelingoAI, spółka zależna Britannica, wiodącej firmy w zakresie rozwiązań AI opartych na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Produkty Melingo obejmują unikalne rozwiązania dla przedsiębiorstw umożliwiające wgląd w wyszukiwanie danych, inteligentne wyszukiwarki, słowniki internetowe i zamianę tekstu na mowę (TTS). Melingo sprzedaje również unikalne rozwiązania dla przedsiębiorstw na całym świecie, lingwistykę obliczeniową w różnych językach. Główne obszary działalności Melingo: technologia mowy, słowniki internetowe i różne narzędzia oparte na tych słownikach; zaawansowane wyszukiwarki oparte na analizie morfologicznej, zapytaniach w języku naturalnym, automatycznym tagowaniu, charakteryzacji/specyfikacji i routingu tekstów; inteligentna analiza tekstu zgodnie z potrzebami klientów w różnych językach. Obowiązki: Prowadzenie badań z wykorzystaniem różnych technik NLP. Stosowanie technik NLP i analiz statystycznych w celu wyodrębnienia i walidacji danych. Proponowanie nowych pomysłów i kierunków badań, ulepszeń, decyzji technicznych i najlepszych praktyk. Dzielenie się głęboką wiedzą i doświadczeniem z członkami zespołu w celu doskonalenia. istniejące modele W pełni pokrywaj (rozwijaj, konserwuj i monitoruj) cały cykl życia tworzonych modeli Praca nad potokami analityki danych Dziel się wiedzą, pomysłami i nowymi podejściami z członkami zespołu Bądź na bieżąco z najnowszymi odkryciami w dziedzinie analityki danych Wymagania: ponad 3 lata doświadczenia w tworzeniu oprogramowania dla systemów produkcyjnych i/lub wewnętrzna infrastruktura/narzędzia Rozległa wiedza o Pythonie Doświadczenie w pracy w systemie Linux Doświadczenie w głębokim uczeniu się związanym z NLP (z wykorzystaniem standardowych frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch, Hugging Face itp.) Doświadczenie w optymalizacji sieci neuronowych związanej z tekstem (DeepSpeed, kwantyzacja, kompilacja wykresów, CUDA) Wcześniejsze doświadczenie w pracy z platformy przetwarzania w chmurze (np. AWS, GCP, Docker, Kubernetes) Doświadczenie w narzędziach MLOps, potokach danych lub inżynierii danychWysoki poziom języka angielskiego Doświadczenie w pracy z LLM, szybka inżynieria — zaletaB.Sc.ininformatyka, inżynieria oprogramowania, elektrotechnika, matematyka, fizyka lub doświadczenie równoważne