Старший спеціаліст із обробки даних (NLP та LLMs) @ Brainly Sp. z o.o. в Brainly Sp. z o.o.

Дослідницька команда AI   присвячена подоланню розриву між машинним навчанням і бізнес-сферою, діючи як інкубатор нових ініціатив AI, техніко-економічних обґрунтувань найсучасніших рішень, реалізованих у наш домен, відкриваючи нові можливості штучного інтелекту, підтримуючи існуючі проекти та надаючи дослідницькі можливості нашому керівництву, співпрацюючи з ними, використовуючи наш досвід у галузі науки про дані та аналітики, щоб підвищити цінність і забезпечити успіх Brainly.

Зокрема, наша стратегія штучного інтелекту та дорожня карта дедалі більше інвестують у нашу здатність найкраще використовувати сучасні LLM для відповідей на запитання, забезпечення якості та інших освітніх завдань, а також створювати навколо них шари, що стосуються певної сфери (наприклад, персоналізація учнів), які є одним із наших основних напрямків дослідження.

Ви матимете можливість працювати з висококласними вченими, інженерами та експертами в галузі, а також керувати науковими процесами даних і дослідницькими процесами наших продуктів на базі LLM.

Ідеальний кандидат — це ентузіаст освітньої сфери, який володіє навичками програмування, машинного навчання та статистики.

ЩО ПОТРІБНО

• 4+ роки досвіду роботи з моделями Deep Learning для NLP та трансформаторної архітектури
• 4+ роки досвіду роботи у Python і стеку PyData чи інших мовах числового програмування
• Досвід аналізу та отримання інформації з наборів даних про цифрові продукти з використанням як якісних, так і кількісних методів
• Досвід роботи з сучасними хмарними обчисленнями (бажано AWS)
• Потужна теоретична підготовка принаймні в деяких сферах обробки природної мови (особливо сучасних мовних моделей), високовимірних класифікаторів, регресійних моделей, алгоритмів кластеризації, рекомендаційних систем, аналізу часових рядів, байєсівського висновку, текстової аналітики , графи знань, навчання репрезентації (вбудовування), комп’ютерне бачення або аналіз соціальних мереж.
• Принаймні деякі інструменти аналізу даних і візуалізації, такі як pandas, dask, vaex, matplotlib, seaborn, plotly, dash, bokeh, shap, streamlit.
• Вільне володіння усною та письмовою англійською мовою.
• Здатність мислити стратегічно, з’єднуючи крапки в загальну картину, формулюючи правильну проблему, балансуючи компроміси та виробляючи дієві ідеї для нашого рішення -makers
• Здатність синтезувати ключові повідомлення та дії у формі резюме (у різних формах) і представляти складні ідеї та технічні знахідки нетехнічній аудиторії або мовою C-level < /li>
• Здатність передавати складні аналізи за допомогою найефективнішої та інтуїтивно зрозумілої візуальної взаємодії та розповіді даних

ЩО НАДАЄТЬСЯ ПЕРЕВАГИ

• Досвід оперативного проектування, тонкого налаштування або оцінки LLM у виробництві
• Досвід роботи з трансформаторами HuggingFace або іншими моделями глибокого навчання
• Досвід роботи з текстом інтелектуальний аналіз даних і текстова аналітика
• Досвід роботи з розробкою даних, роботами ETL або розробкою функцій
• Знання принаймні деяких технологій інженерії даних, таких як Spark, DataBricks, Glue, EMR, Docker , Куbernetes, SQL, сховища ключ-значення, Redshift, Snowflake
• Знайомство з такими технологіями машинного навчання, як AWS SageMaker, Tensorflow Extended, PyTorch, Spark ML, scikit-learn, XGBoost, KubeFlow, Neptune, Flyte, MLFlow
• Досвід співпраці та спілкування з вищим керівництвом для прийняття рішень за допомогою науки про дані
• Ступінь бакалавра або вище в галузях STEM (наука, технології, інженерія або математика) або подібне кількісне поле
• Здатність розбити дослідження на чітко визначені завдання та швидкі ітерації
• Здатність працювати надзвичайно швидко, з короткими циклами зворотного зв’язку та в тісній співпраці з іншими членами команди та численні зовнішні зацікавлені сторони
• Сильне аналітичне мислення – здатність досліджувати дані та робити висновки
• Здатність вирішувати проблеми нетрадиційним способом і не застрягати перед перешкодами
• A наукове мислення зі здатністю ставити правильні запитання, а також відповідати на них
• Здатність бути в курсі останніх академічних досліджень і застосовувати найсучасніші методи
• Знайомі з принципами гнучкої розробки та економії.
• Ставлення командного гравця

Дослідницька команда AI  Дослідницька група спрямована на подолання розриву між машинним навчанням і бізнес-сферою, діючи як інкубатор для нових ініціатив штучного інтелекту, техніко-економічне обґрунтування найсучасніших рішень, реалізованих у нашій сфері, відкриття нових можливостей штучного інтелекту, підтримка існуючих проектів і надання дослідницьких можливостей нашому керівництву, співпраця з ними за допомогою нашого досвіду в галузі науки про дані та аналітики, щоб додати цінувати та забезпечувати успіх Brainly.

Зокрема, наша стратегія штучного інтелекту та дорожня карта дедалі більше інвестують у нашу здатність якнайкраще використовувати сучасні LLM для відповідей на запитання, забезпечення якості та інших освітніх завдань, а також створювати навколо них рівні, що стосуються сфери (наприклад, учнів). 'персоналізація), яка є одним із наших основних напрямків дослідження.

Ви матимете можливість працювати з висококласними вченими, інженерами та експертами в галузі, а також керувати науковими процесами даних і дослідницькими процесами наших продуктів на базі LLM.

Ідеальний кандидат — це ентузіаст освітньої сфери, який володіє навичками програмування, машинного навчання та статистики.

,[Проводьте спеціалізовані дослідження та експерименти з найновішими технологіями машинного навчання (зокрема NLP, LLMs, Computer Vision, традиційне статистичне навчання…), застосованими до даних Brainly та освітньої сфери., Надайте технічного директора та інші зацікавлені сторони з аналітичними звітами, які полегшують прийняття рішень, пов’язаних зі стратегією штучного інтелекту та дорожньою картою. Надають пропозиції щодо нового використання ШІ (наприклад, випадки використання LLM) як частину функцій продукту Brainly або оптимізації внутрішніх процесів. Розробляють докази концепцій або прототипів, які можна далі розробити та виробити. Навчати та ділитися знаннями з рештою практиків МЛ щодо цих досягнень. Розробляти багаторазові інструменти та наукові та програмні методології для швидкого експериментування та оцінки різноманітних додатків ШІ, напр. питання відповідьng, забезпечення якості вмісту, мовні ланцюжки, вбудовування, персоналізація, класифікація, тегування, вилучення об’єктів, резюмування, перефразування, очищення тексту, ранжування/порівняння, пошук інформації, виявлення об’єктів... Партнерство та швидке надання підтримки науки про дані та програмних інструментів групі операцій зі штучним інтелектом та іншим експертам із відповідної тематики для створення базових наборів правдивих даних, необхідних для підтвердження нашої гіпотези чи навчання/калібрування наших алгоритмів. Оцінити поведінку поточного стану технології Brainly, що використовується у виробництві чи в середовищах розробки, а також надати розширену інформацію про сильні та слабкі сторони, упередження, характеристики вмісту, наміри користувачів і сфери, які потрібно вдосконалити, наприклад. рентгенівське дослідження нашого внутрішнього рішення AnswerBot на основі GPT для різних когорт. Співпраця з іншими командами в іншій частині компанії, щоб надати консультації, початкові дослідження, прототипи та рекомендації щодо того, які методи AI/ML та галузеві практики слід застосовувати як частину дослідження та розробки нових або існуючих проектів. Дозвольте співробітникам Brainly, які мають справу з технологіями штучного інтелекту, навчитися ними користуватися, чого від них очікувати, ]

Вимоги: Python, NLP, глибоке навчання, transformers, AWS, LLM
Додатково: Підписка на спортивні програми, Бюджет на навчання, Приватне медичне обслуговування, Пакет стоматологічної допомоги, Опціони на акції, AskHenry, Телефон довіри щодо психічного здоров’я.