Інженер/науковий спеціаліст (LLM) в Data Science UA

Про нас:
Data Science UA – це компанія, що надає послуги з потужним досвідом у галузі даних та штучного інтелекту. Наш шлях розпочався у 2016 році з організації першої конференції Data Science UA, яка заклала основу для нашого розвитку. Протягом останніх 8 років ми старанно підтримували найбільшу спільноту Data Science у Східній Європі, яка може похвалитися мережею з понад 30 000 найкращих інженерів ШІ.

Про клієнта:
Наш клієнт спеціалізується на оптимізації запасів для промислових і виробничих компаній, допомагаючи їм оптимізувати запаси та оптимізувати оборотний капітал. Їхня веб-браузерна платформа, розміщена на Azure, призначена для керування та вдосконалення процесів інвентаризації, дозволяючи компаніям купувати лише те, що їм потрібно, і проактивно керувати запасами.

Про роль:
Ми шукаємо талановитого Інженер даних/Data Science хто приєднається команда.

Вимоги:< br style="font-style: normal; font-weight: 400"/>- Мінімум 3 роки практичного досвіду у науці про дані.
- Досвід постачання чаin/inventory optimization domains.
- Великий досвід математичної оптимізації - лінійне, змішане ціле число програмування, детерміновані та стохастичні підходи, фреймворки оптимізації (Gurobi/Cplex/AMPL/Pyomo/інші).
- Повне розуміння алгоритмів детермінованого та машинного навчання.
- Вміння працювати з реляційними дані.
- Досвід роботи з фреймворками: Просунутий Навички Python, зокрема Pandas, SQL і PyTorch.
- Знайомство зі спільними робочими процесами, у тому числі Огляд Git і коду.
- Хороші навички спілкування англійською ( C1).
- Готовність бути доступним для щоденних зустрічі з клієнтами о 10:00/10:30 за тихоокеанським стандартним часом.

Приємно мати:
- Володіння GenAI Expertise, Vector Бази даних і ланцюжки LLM.

Обов'язки:< br style="font-style: normal; font-weight: 400"/>- розробити спеціальний прототип оптимізації алгоритму для винахідникаy операції.
- Розробка алгоритму AI: Досліджуйте, проектуйте, створюйте, розгортайте та перевіряйте алгоритм оптимізації для операцій із запасами.
- Дані Обробка: Запровадити обробку даних, важливу для основної логіки.
- Аналіз: Аналізуйте дані, які описують випадки використання, щоб отримати повне уявлення про контекст і вплив, який може мати прототип.
- Використовуйте інструменти статистики та візуалізації, щоб узагальнювати та ефективно повідомляти результати.

Компанія пропонує:
- Можливість працювати над нарізкою -гранична платформа локалізації з під керуванням ШІ інновації.
- динамічне командне середовище для співпраці з культурою навчання та зростання.
- Конкурентнийe зарплата та гнучка робота домовленості. < /span>< /span>< /span>