Старший Data Scientist (AI/ML)

Обзор роли Nucleus AI ищет специалиста по данным в области AI / ML, чтобы помочь в создании и масштабировании системы управления обучением (LMS) с поддержкой AI, которая предоставляет персонализированные, адаптивные учебные опыты. Это практическая, ориентированная на продукт роль на пересечении машинного обучения, науки о данных и технологий обучения. Вы будете разрабатывать и внедрять интеллектуальные системы, которые напрямую влияют на вовлеченность учащихся, персонализацию, оценку и результаты. Если вам нравится превращать реальные данные в модели, которые используют реальные пользователи — и итеративно улучшать их в производственной среде — эта роль для вас. Ключевые обязанности Машинное обучение и моделирование Проектировать, разрабатывать и внедрять модели машинного обучения, которые обеспечивают: - Персонализированные учебные пути - Рекомендации по контенту и курсам - Аналитику и инсайты учащихся - Адаптивные оценки и обратную связь Создавать модели для: - Выявления навыков учащихся и отслеживания знаний - Прогнозирования вовлеченности, завершения и отсева - Автоматизированной оценки и обратной связи Данные и аналитика Анализировать данные о поведении учащихся в большом масштабе для извлечения практических инсайтов Разрабатывать и поддерживать конвейеры данных, рабочие процессы по инженерии признаков и рамки оценки моделей Применять статистический анализ и эксперименты (включая A/B тестирование) для проверки производительности и влияния моделей Сотрудничество и интеграция продукта Тесно сотрудничать с менеджерами продуктов, инженерами и дизайнерами учебных материалов для перевода учебных целей в решения на основе AI Интегрировать модели в производственные системы через API, пакетные конвейеры или реальное время вывода LLMs и передовые техники Экспериментировать и интегрировать LLMs и техники NLP для: - Генерации контента - Обратной связи от учащихся - Интеллектуальной поддержки учащихся Мониторить модели в производственной среде на предмет производительности, предвзятости и дрейфа, а также постоянно их улучшать Документация и управление Документировать модели, предположения, эксперименты и результаты для обеспечения прозрачности, воспроизводимости и поддерживаемости Требуемые квалификации Степень бакалавра или магистра в области науки о данных, информатики, AI/ML, статистики или смежной области Сильные навыки в Python и распространенных библиотеках ML (например, scikit-learn, PyTorch) Твердое понимание: - Обучения с учителем и без учителя - Инженерии признаков и оценки моделей - Статистического анализа и экспериментов Опыт работы как со структурированными, так и с неструктурированными данными Умение работать с SQL и большими наборами данных Способность четко объяснять сложные технические концепции не техническим заинтересованным сторонам Дополнительные квалификации Опыт создания ML систем в области образовательных технологий, платформах LMS или аналитике обучения Знакомство с: - Большими языковыми моделями (LLMs) - NLP - Рекомендательными системами - Графами знаний Опыт развертывания моделей в производственных средах Знакомство с облачными платформами, такими как AWS, GCP или Azure Понимание науки об обучении, проектирования учебных материалов или теории оценки Опыт работы с инструментами MLOps (версионирование моделей, мониторинг, CI/CD для ML)