მონაცემთა მეცნიერი / მანქანური სწავლების ინჟინერი

ანდერსენი აცხადებს მონაცემთა მეცნიერის / მანქანური სწავლების ინჟინრის ვაკანსიას პროექტისთვის, რომელიც ავითარებს ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე გადაწყვეტილებებს, მასშტაბურ მანქანურ სისტემებს და ინტელექტუალურ ტექნოლოგიებს მაღალი დატვირთვის ციფრული პლატფორმებისთვის. ანდერსენი არის პრე-IPO პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების კომპანია, რომელიც უზრუნველყოფს მომსახურების სრულ ციკლს, პროექტების მართვის სტანდარტებისა და საუკეთესო პრაქტიკის შესაბამისად. 19 წელზე მეტია, ჩვენ ვეხმარებით საწარმოებს და საშუალო ზომის ფირმებს ბიზნესის ტრანსფორმაციაში ეფექტური ციფრული გადაწყვეტილებების შექმნით ინოვაციური ტექნოლოგიების გამოყენებით. პროექტი ფოკუსირებულია AI-ზე მომუშავე უსაფრთხოების გადაწყვეტილებების აშენებასა და დანერგვაზე კლიენტის პლატფორმისთვის. მთავარი მიზანია მომხმარებლების დაცვა მანქანური სწავლების სისტემების საშუალებით, რომლებიც მოიცავს ცოცხალი გამოვლენის, უსაფრთხოების შეფასების, თაღლითობისა და ბოროტად გამოყენების გამოვლენას, ასევე აუდიო ანალიზს. გუნდი მუშაობს მაღალი დატვირთვის, წარმოების პირველ გარემოში, პროდუქტის ჰიპოთეზების მასშტაბურ მანქანურ გადაწყვეტილებებში თარგმნით.

მ責ოფილები: - CV მოდელების დიზაინი და დანერგვა ცოცხალი გამოვლენისა და ანტი-სპოფინგისთვის. - NLP მილსადენების აშენება ქცევითი სიგნალის მოპოვებისა და ინციდენტების ანალიზისთვის. - სრული მანქანური სწავლების ციკლის მფლობა: მონაცემების ანოტირება, ტრენინგი, დანერგვა, მონიტორინგი. - თაღლითობისა და ბოროტად გამოყენების გამოვლენის სისტემების განვითარება და შენარჩუნება. - უსაფრთხოების შეფასებაში მონაწილეობა ქცევითი და ისტორიული მონაცემების გამოყენებით. - მანქანური სწავლების მოდელების ინტეგრირება უკანა სერვისებთან და მობილური ინფრასტრუქტურასთან. - სისტემის არქიტექტურის დისკუსიებში მონაწილეობა. - პროდუქტის გუნდთან თანამშრომლობა ჰიპოთეზების განსაზღვრასა და ვალიდაციაზე.

მოთხოვნები: - 5+ წლიანი გამოცდილება DS/ML-ში თანამედროვე AI სტეკის ძლიერი აქცენტით. - პრაქტიკული გამოცდილება RAG სისტემებთან: ვექტორული მონაცემთა ბაზები, ჩანერგვის მოდელები, სემანტიკური ძიება. - პრაქტიკული გამოცდილება LLM-თან: დახვეწა, პრომპტ ინჟინერია სისტემურ დონეზე, LLM შეფასება. - გამოცდილება აუდიო/სpeech დამუშავებაში: ASR, სპიკერის დიარიზაცია, აუდიო მოვლენის გამოვლენა ან საუბრის ანალიზი. - გენAI პროდუქტის განვითარებისა და LLM-ზე დაფუძნებული მსჯელობის მილსადენების გაცნობა. - MLOps უნარები: LLM/აუდიო მოდელების დანერგვა და მონიტორინგი წარმოებაში. - გამოცდილება ნაკადის და ასინქრონული მონაცემთა მილსადენებით. - Python და ძირითადი DS/ML ბიბლიოთეკების ცოდნა. - ინგლისური ენის დონე - Intermediate+ და ზემოთ.

სასურველია: - უსაფრთხოების, რისკის ან შესაბამისობის კონტექსტების გაგება.

ანაზღაურება: 3425–5400 ევრო თვეში.