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FinanzenSaaSUnternehmen
Conga entwickelt Software für das Revenue Lifecycle Management von Unternehmen. Die Plattform bietet Funktionen zur Dokumentenerstellung, elektronische Signaturen, Vertragslebenszyklusmanagement und Configure-Price-Quote-Prozesse. Sie lässt sich in bestehende CRM- und ERP-Systeme integrieren und unterstützt Vertriebs-, Finanz-, IT- und Rechtsteams dabei, Verträge und Umsatzprozesse entlang der gesamten Kundenbeziehung zu verwalten – von der Kundengewinnung bis zur Verlängerung. Conga betreut weltweit mehr als 10.000 Unternehmen und ist in den Bereichen SaaS, Finanzwesen und Unternehmenssoftware tätig.
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Senior Data Scientist für KI

Erforsche und implementiere NLP-, Machine-Learning- und generative KI-Funktionen für Congas Plattform für kommerzielle Abläufe und den Umsatzlebenszyklus. Entwickle intelligente Lösungen – von ersten Experimenten bis zum produktiven Einsatz.

USVereinigte StaatenHybridVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
AWSAzureBigQueryCloudDockerElasticsearchGoogle Cloud PlatformKubernetesPythonPyTorchRaySparkSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Erkunde neue Verfahren in NLP, maschinellem Lernen, Deep Learning und generativer KI.
  • Untersuche komplexe technische Fragestellungen, formuliere Hypothesen und vergleiche Lösungsansätze durch Experimente.
  • Bewerte Modelle, Frameworks und Methoden und verbessere damit Produktfunktionen und Systemleistung.
  • Entwickle Lösungen mit klassischem NLP, statistischem maschinellem Lernen, Deep Learning und Transformer-Modellen.
  • Erstelle Datenpipelines, NLP-Vorverarbeitungsabläufe, Feature-Repräsentationen, Embeddings und Trainingsdatensätze.
  • Entwickle Strategien zur Datenqualität, die zuverlässige Modelle unterstützen.
  • Entwickle und bewerte LLM- und generative KI-Lösungen mit Prompting, Retrieval-Augmented Generation, Embeddings, Vektorsuche, Fine-Tuning, Agenten und strukturierter Generierung.
  • Wähle Modelle aus und optimiere sie im Hinblick auf Genauigkeit, Latenz, Kosten und geschäftliche Anforderungen.
  • Lege fest, wie Congas generative KI-Funktionen entwickelt, mit Daten fundiert und gesteuert werden.
  • Erstelle Experimente, Benchmarks, Evaluierungsdatensätze und statistische Methoden.
  • Leite Fehleranalysen und Leistungsmessungen.
  • Etabliere Evaluierungsstandards für das gesamte Team.
  • Führe KI-Lösungen von der Forschung und dem Prototyping bis zur Produktivsetzung, Überwachung und Optimierung.
  • Arbeite mit Engineering-Teams zusammen, um Modelle in großem Maßstab bereitzustellen.
  • Erkenne Modell-Drift, Qualitätsprobleme und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung.
  • Arbeite mit Teams aus Engineering, Produktentwicklung und Data Science zusammen.
  • Unterstütze und betreue Kolleginnen und Kollegen in NLP, maschinellem Lernen, Experimenten und generativer KI.

Anforderungen

  • Masterabschluss in Informatik, Data Science, Computerlinguistik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
  • Mindestens 10 Jahre Berufserfahrung in Data Science, maschinellem Lernen, NLP oder KI, darunter umfangreiche praktische Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von NLP- oder generativen KI-Lösungen.
  • Nachweisliche Erfahrung darin, Lösungen für maschinelles Lernen, NLP oder generative KI vom Experiment bis zur Produktivsetzung und kontinuierlichen Optimierung zu führen.
  • Fähigkeit, offene Forschungsfragen in praktische, messbare Ergebnisse umzusetzen.
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit als erfahrene Fachkraft ohne Führungsverantwortung.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse und umfassende Erfahrung mit Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK, Sentence Transformers, PyTorch und TensorFlow.
  • Fundierte Kenntnisse klassischer NLP-Methoden.
  • Ausgeprägtes Verständnis von Deep-Learning-Architekturen und transformerbasierten Sprachmodellen.
  • Praktische Erfahrung mit LLMs und Foundation-Modellen, darunter Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Vektorsuche, Reranking, Fine-Tuning, LoRA/QLoRA, strukturierte Generierung und LLM-Evaluierung.
  • Sehr gute Kenntnisse in Versuchsplanung, statistischen Tests, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Fehleranalyse.
  • Erfahrung mit Evaluierungsmetriken für NLP und generative KI.
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit der Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten in großem Umfang.
  • Erfahrung mit Plattformen für verteilte Datenverarbeitung wie Spark, Databricks oder BigQuery.
  • Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Databricks, Google Cloud Platform, AWS oder Azure sowie mit moderner Infrastruktur für maschinelles Lernen.
  • Erfahrung mit Tools für maschinelles Lernen wie MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Docker, Kubernetes oder Ray.
  • Erfahrung mit Vektordatenbanken und Suchtechnologien wie FAISS, Elasticsearch/OpenSearch, Pinecone, Weaviate oder Milvus.
  • Vertrautheit mit Frameworks für LLM-Anwendungen wie LangChain, LlamaIndex oder DSPy.

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten zur individuellen und gemeinsamen Weiterentwicklung.
  • Chancengleichheit bei der Beschäftigung.
  • Angemessene Vorkehrungen für Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen.
  • Bei Bedarf gelegentliche Reisen zu anderen Conga-Standorten.

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