Инженер по данным/ученый (LLM) в Data Science UA

О нас:
Data Science UA — сервисная компания с глубоким опытом в области обработки данных и искусственного интеллекта. Наше путешествие началось в 2016 году с организации первой конференции Data Science UA, которая заложила основу для нашего роста. За последние 8 лет мы усердно развивали крупнейшее сообщество специалистов по наукам о данных в Восточной Европе, в которое входят более 30 000 ведущих инженеров по искусственному интеллекту.

О клиенте:
Наш клиент специализируется на оптимизации запасов для промышленных и производственных компаний, помогая им оптимизировать запасы и оптимизировать оборотный капитал. Их браузерная платформа, размещенная в Azure, предназначена для управления и совершенствования процессов инвентаризации, позволяя компаниям покупать только то, что им нужно, и активно управлять запасами.

О роли:
Ищем талантливого Инженер данных/Обработка данных кто присоединится к команда.

Требования:< br style="стиль шрифта: нормальный; шрифт-вес: 400"/>- Минимум 3 года практического опыта в области науки о данных.
- Опыт поставок чав/доменах оптимизации инвентаря.
- Обширный опыт математической оптимизации - линейное, смешанное целочисленное программирование, детерминированное и стохастическое подходы, системы оптимизации (Gurobi/Cplex/AMPL/Pyomo/другие).
- Глубокое понимание как детерминистических, так и машина алгоритмы обучения.
- Умение работать с реляционными данными.
- Опыт работы с фреймворками: продвинутый Навыки Python, в частности Pandas, SQL и PyTorch.
- Знакомство с рабочими процессами совместной работы, в том числе Git и обзоры кода.
- Сильные коммуникативные навыки на английском языке ( C1).
- Готовность быть доступным ежедневно встречи с клиентами в 10:00/10:30 по тихоокеанскому времени.

Приятно иметь:
- Знание GenAI, вектор Базы данных и объединение LLM.

Обязанности:< br style="стиль шрифта: нормальный; шрифт-вес: 400"/>- Разработайте конкретный прототип алгоритмической оптимизации для изобретателяy операций.
- Разработка алгоритма искусственного интеллекта: Изучите, спроектируйте, создайте, разверните и проверьте алгоритм оптимизации операций инвентаризации.
- Данные Обработка: Реализовать обработку данных, важную для основной логики .
- Анализ: Проанализируйте данные, описывающие варианты использования, чтобы получить полное представление о контексте и влиянии, которое может оказать прототип.< /span>
- Используйте инструменты статистики и визуализации для эффективно обобщать и сообщать результаты.

Компания предлагает:
- Возможность поработать над обрезкой платформа локализации -edge с на базе искусственного интеллекта инновации.
- Совместная, динамичная командная среда с культурой обучения и роста.
- КонкурсЭлектронная зарплата и гибкий график работы договоренности. < /span>< /span>< /span>