Data Scientist

Data Scientist

Компания: Chattermill Местоположение: Великобритания Тип занятости: FULL_TIME

🌍 Великобритания (Удаленно или Гибрид, на ваш выбор!) 🦸‍♀️ Роль 🦸‍♀️ Наша миссия — помогать крупным успешным брендам, таким как Uber, Amazon, Wise, HelloFresh (и многим другим!), ставить своих клиентов в центр всего, что они делают. Используя лучшие в своем классе технологии в быстро развивающейся сфере ИИ, наша платформа Customer Experience Intelligence непрерывно анализирует явную и неявную обратную связь, чтобы наши клиенты могли определить, что им следует делать дальше. Мы ищем Data Scientist, который присоединится к команде и поможет построить и внедрить следующее поколение этого стека.

👉 Чем вы будете заниматься:

В отличие от многих компаний, мы используем наши собственные пользовательские модели, специально разработанные для обратной связи с клиентами, в различных частях стека: извлечение, поиск, ранжирование, суммаризация и анализ тональности. Мы также прагматичны и понимаем, что правильное решение может быть комбинацией готовых LLM, специально доработанных моделей и иногда техник, вообще не использующих LLM. Это означает, что вы будете:

• Обучать, оценивать и итерировать ML-модели для задач, связанных с обратной связью с клиентами, внося вклад в наши собственные конвейеры доработки и проводя эксперименты с rigor и четкой документацией.
• Создавать и поддерживать функции на базе LLM, включая конвейеры поиска, системы ранжирования и генерацию инсайтов — при поддержке и руководстве старших членов команды.
• Вносить вклад в системы оценки: помогать создавать тестовые наборы, определять метрики и оценивать качество моделей для задач классификации, извлечения и генерации.
• Работать над семантическим поиском и извлечением, развивая сильное понимание подходов на основе эмбеддингов и методов, выходящих за их рамки.
• Писать чистый, хорошо протестированный код и сотрудничать с инженерами по интеграции моделей, конвейерам данных и мониторингу.
• Работать с командой Data Science для преобразования бизнес- и продуктовых требований в практические ML-эксперименты и решения.
• Следить за соответствующими исследованиями и привносить полезные идеи из литературы в командные обсуждения и эксперименты.

🧰 Что вам понадобится: