Науковий спеціаліст/інженер ШІ @ SquareOne в SquareOne

Науковий спеціаліст/інженер зі штучного інтелекту. Вам подобається використовувати дані для впровадження інновацій і вирішення складних бізнес-завдань? Приєднуйтеся до динамічної команди наших клієнтів і вирушайте у захоплюючу подорож із надання передових рішень для обробки даних для різноманітних клієнтів у всьому світі. Вимоги: ступінь бакалавра або магістра в галузі математики, інформатики, фізики, операційних досліджень або суміжної галузі. Перевірений досвід успішного впровадження рішень з обробки даних у комерційних умовах. Володіння інструментами та технологіями аналізу даних, такими як SQL, Python і PySpark. Знання інструментів і мов програмування для аналізу великих наборів даних (наприклад, Spark, Data Bricks, Pig). Знайомство з genAI, LLM (наприклад, GPT, Mistral, LLama2, Phi), оркестраторами, векторними сховищами та платформами висновків. Добре розуміння баз даних SQL і NoSQL. Бажання вивчати нові інструменти та програмні рішення. Відмінне володіння англійською мовою з сильними навичками спілкування та спілкування. Зосередьтеся на командній роботі та лідерських здібностях. Готовність час від часу подорожувати для задоволення потреб клієнтів. Додаткові вимоги (приємно мати): Досвід роботи в глобальній/міжнародній команді. Практичний досвід роботи з хмарними службами, такими як Azure, AWS або GCP. Сучасні знання про сучасні тенденції та досягнення в галузі науки про дані. Попередній досвід глибокого навчання, комп’ютерного зору та/або геоаналітики є плюсом. Знайомство з такими гнучкими методологіями, як Scrum або Kanban. Інтерес до поведінкової економіки та/або науки про дані. Профіль Github. Науковий спеціаліст/інженер зі штучного інтелекту. Вам подобається використовувати дані для впровадження інновацій і вирішення складних бізнес-завдань? Приєднуйтеся до динамічної команди наших клієнтів і вирушайте у захоплюючу подорож із надання передових рішень для обробки даних для різноманітних клієнтів у всьому світі. ,[Використовуйте свій досвід у кількісному бізнес-аналізі, інтелектуальному аналізі даних і штучному інтелекті, щоб отримати цінну інформацію з даних., Розгортайте моделі машинного навчання у виробничих середовищах у співпраці з інженерами даних., Забезпечте повну інтеграцію моделей машинного навчання з конвеєрами даних., Робота тісно співпрацювати з командами продуктів для розробки та впровадження рішень на основі даних. Співпрацювати з командами розробників додатків і продуктів для введення в дію моделей машинного навчання в кінцевих продуктах.] Вимоги: AI, SQL, Python, PySpark, Spark, NoSQL, LLM, Cloud, Deep навчання, Azure, AWS, GCP, Kanban, GitHub