Старший науковий співробітник @ AVENGA в AVENGA

Як старший науковець з обробки даних ви співпрацюватимете з командою Data Science і Machine Learning і створюватимете рішення для обробки даних, машинного навчання та штучного інтелекту, щоб краще задовольняти потреби наших учасників (студентів, випускників, викладачів, дослідників, співробітників). , і спільнота в цілому). Ви матимете можливість направляти та постійно вдосконалювати способи, якими ми залучаємо, навчаємо та розширюємо можливості людей у ​​всьому світі, поєднуючи найкраще від людського дотику та масштабу технологій. Ви експериментуватимете з усім: від найновіших алгоритмів і методів штучного інтелекту до змішаних і захоплюючих середовищ, мультимодального та різноманітного контенту, а також найінноваційніших методологій дослідження та навчання. Ви матимете значний вплив на просування наших програм LLM і скеровуєте команди до ефективного та етичного ШІ. Ми шукаємо експерта, який прагне розвивати та поширювати досвід моделі GenAI в усій організації. Робота по 8 годин з так званим перекриттям з 16:00 -20:00 CET.

• Мінімум семирічна вища освіта або відповідний досвід роботи
• Мінімум три роки досвіду розробки моделей машинного навчання з досвідом створення суттєвого впливу на бізнес і роботи з кількома зацікавлені сторони.
• Досвід роботи з виробничими конвеєрами RAG і агентськими системами пошуку та пошуку інформації, з можливістю писати код виробничого рівня.
• Мінімум п'ять років досвіду роботи з Python.
• Принаймні три роки досвіду створення продуктивних моделей NLP і глибокого навчання за допомогою PyTorch/Tensorflow разом із використанням великих архітектур мовних моделей (BERT, GPT-3 тощо).
• Досвід створення розширені робочі процеси, такі як розширена генерація пошуку, ланцюжок моделей, динамічні підказки, PEFT/SFT тощо з використанням Langchain і подібних інструментів
• Досвід створення захисних огорож моделі та розробки методів виявлення зміщень і пом’якшення для програм ШІ
• Вміння працювати з різними методами підказок із чітким розумінням компромісів між підказками та тонким налаштуванням.

Як старший спеціаліст з обробки даних, ви співпрацюватимете з командою Data Science та Machine Learning і створюватимете data science, машинне навчання та рішення ШІ для кращого задоволення потреб наших учасників (студентів, випускників, викладачів, дослідників, персоналу та спільноти в цілому). Ви матимете можливість направляти та постійно вдосконалювати способи, якими ми залучаємо, навчаємо та розширюємо можливості людей у ​​всьому світі, поєднуючи найкраще від людського дотику та масштабу технологій. Ви експериментуватимете з усім: від найновіших алгоритмів і методів штучного інтелекту до змішаних і захоплюючих середовищ, мультимодального та різноманітного контенту, а також найінноваційніших методологій дослідження та навчання. Ви матимете значний вплив на просування наших програм LLM і скеровуєте команди до ефективного та етичного ШІ. Ми шукаємо експерта, який прагне розвивати та поширювати досвід моделі GenAI в усій організації. Робота по 8 годин з так званим перекриттям з 16:00 -20:00 CET.

,[Переведіть потреби наших багатофункціональних зацікавлених сторін у орієнтовані на користувача програми, які використовують методи НЛП і велику мовуdels (LLM). , Працювати над такими продуктами, як розмовні пошукові інтерфейси, чат-боти, текстові підсумки, механізми рекомендацій тощо на основі потреб учасників. Співпрацювати з менеджерами з продуктів, інженерами машинного навчання, інженерами хмарних платформ і міжфункціональними партнерами для розробки виробничо- grade algorithms., Архітектор загальної структури та інфраструктури для продуктів GenAI, таких як пошукові інтерфейси, боти, підсумовувачі тощо. , Розробка та впровадження методів для оптимізації продуктивності моделі для досягнення конкретних цілей продукту. ., Скеровуйте команди інженерів для ефективного використання можливостей LLM у впровадженні продукту. Встановлюйте протоколи та системи для створення справедливих, підзвітних і прозорих додатків на основі LLM.. Керуйте зусиллями для проактивної оцінки та пом’якшення ризиків через упередження або помилки моделі. Впроваджуйте надійні канали зворотного зв’язку, моніторинг та виправлення для забезпечення безпеки моделі. Розробляти та контролювати курацію високоякісних наборів даних, спеціально розроблених для навчання LLM для кожного продукту. Побудувати канали наукових даних із створення функцій, візуалізації даних та оцінки моделей; розробити рішення, створити початковий код і надати документацію зі способами роботи, щоб максимізувати час для отримання цінності та повторного використання. Чітко та ефективно спілкуватися з технічною та нетехнічною аудиторією, вербально та візуально, щоб створити розуміння, залучити та купити- ін., робити внесок у нові дослідження та аналізи для провідних наукових конференцій і журналів. Визначати тенденції та можливості стимулювати інновації як у тому, що ми робимо, так і в тому, як ми це робимо; оцінювати нові технології та інструменти науки про дані, машинного навчання та штучного інтелекту, які можуть підвищити продуктивність команди, інновації та цінність бізнесу. ]
Вимоги: конвеєри RAG, Python, NLP, глибоке навчання, PyTorch, архітектури великих мовних моделей, машинне навчання, AI
Інструменти: .
Додатково: абонемент на спорт, приватне медичне обслуговування, плоска структура, невеликі команди, міжнародні проекти, LuxMED, Worksmile, мультиспорт, інтеграційні заходи.