Middle Applied Scientist

Что предстоит делать

<p>N-iX ищет <strong>Middle Applied Scientist</strong> в нашу команду, чтобы улучшить то, как клиенты находят, оценивают и выбирают контент для наборов данных для обучения AI. Вы будете вести ограниченные по масштабу научные проекты — от постановки задачи до выработки рекомендаций, — одновременно помогая формировать более широкие методы и стандарты вместе с senior- и principal-специалистами по data science. Работая с партнёрами из product и engineering, вы будете превращать результаты оценки и экспериментальные данные в улучшения платформы Data Licensing.<br>Эта роль хорошо подходит тому, кто применял статистические методы и методы машинного обучения в production и готов взять на себя большую ответственность за научную работу, ориентированную на продукт.</p><p>Наш клиент — технологическая компания, которая обеспечивает работу одной из крупнейших в мире двусторонних площадок для высококачественных фотографий, иллюстраций, видео и музыки, используемых частными лицами, компаниями, маркетинговыми агентствами и медиаорганизациями любого размера. В этой роли вы будете работать с высокомотивированными и талантливыми специалистами по data science и инженерами, которые в первую очередь сосредоточены на разработке AI/ML-систем следующего поколения, меняющих то, как люди находят контент, который им нравится.</p><p>Обязанности:</p><ul><li>Работать в партнёрстве с senior- и principal-специалистами по data science над улучшением обнаружения, квалификации и выбора наборов данных путём оценки и совершенствования подходов к retrieval, классификации, фильтрации и ранжированию</li><li>Разрабатывать и применять методы оценки и сэмплирования для измерения релевантности, покрытия, разнообразия, состава и репрезентативности наборов данных.</li><li>Оценивать автоматизированные workflow курирования наборов данных, используя структурированный анализ ошибок для оценки интерпретации, качества выбора и режимов отказа, и рекомендовать улучшения.</li><li>Проектировать и анализировать эксперименты с использованием offline-оценки и продуктовой телеметрии, чтобы рекомендовать улучшения качества курирования, производительности workflow и клиентского опыта.</li></ul><p>Требования:</p><ul><li>4+ года коммерческого опыта в data science, applied science, машинном обучении или смежной области.</li><li>Прочная база в статистике, планировании экспериментов и количественном решении задач.</li><li>Опыт оценки поиска, рекомендаций, ранжирования и аналогичных систем машинного обучения.</li><li>Опыт проведения экспериментов — от постановки задачи и определения метрик до анализа и выработки рекомендаций.</li><li>Владение Python и SQL и опыт работы с большими наборами данных.</li><li>Практический опыт применения нескольких релевантных техник, таких как сэмплирование, кластеризация, классификация, оптимизация, оценка неопределённости или байесовские методы.</li><li>Опыт использования структурированного анализа ошибок для выявления возможностей улучшения производительности модели или платформы.</li><li>Сильные коммуникативные навыки и опыт работы с партнёрами из product и engineering.</li><li>Способность внедрять инновации и находить новые подходы для улучшения текущих практик.</li><li>Уровень английского — upper-intermediate или выше</li><li>Опыт работы с AWS и/или GCP</li></ul><p> </p><p><strong>Будет плюсом:</strong></p><ul><li>Опыт с embedding-моделями, семантическим поиском, информационным поиском и мультимодальным контентом.</li><li>Опыт оценки workflow на основе LLM или агентных workflow.</li><li>Понимание workflow аннотирования — от ручной разметки людьми до аннотирования с помощью моделей и на основе VLM.</li><li>Опыт оценки качества всей совокупности на основе репрезентативных выборок.</li></ul> <div class="content-conclusion"><p><strong>Мы предлагаем*:</strong></p><ul><li>Гибкий формат работы — удалённо, в офисе или гибкий</li><li>Конкурентную зарплату и хороший компенсационный пакет</li><li>Персонализированный карьерный рост</li><li>Инструменты профессионального развития (программа менторства, tech talks и тренинги, центры компетенций и другое)</li><li>Активные tech-сообщества с регулярным обменом знаниями</li><li>Компенсацию расходов на образование</li><li>Памятные подарки к годовщинам</li><li>Корпоративные мероприятия и team building</li><li>Другие льготы, зависящие от локации</li></ul><p>*не распространяется на фрилансеров</p></div> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/n-ix/vacancies/377088/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>