Applaudoは、組織のテクノロジー modernize とデジタルトランスフォーメーションの推進を支援する、ニアショア型のソフトウェア開発会社です。2013年に設立され、イノベーションとエクスペリエンスデザイン、アプリケーションの開発・保守、品質保証、クラウドソリューション、人工知能、サイバーセキュリティ、データソリューション、アプリケーションモダナイゼーションなどの分野で、ソフトウェアエンジニアリングとコンサルティングの専門知識を組み合わせています。スポーツ、メディア・エンターテインメント、小売、消費財、金融サービスなどの業界の顧客にサービスを提供し、デジタル製品、インフラストラクチャ、ITデリバリーの改善につながるプロジェクトを支援しています。テキサス州オースティンに本社を置き、サンサルバドルにもオフィスを構えるApplaudoは、テクノロジーおよびデジタルサービス分野の企業にサービスを提供する501～1,000人のチームを擁しています。
シニア応用データサイエンティスト——エンティティマッチング（ペルー・リモート）
Applaudoで、埋め込み表現と大規模言語モデルを用いた企業・エンティティ照合モデルを開発します。 大規模なノイズを含むデータを評価し、精度、コスト、拡張性のバランスが取れたAIソリューションを構築します。
仕事内容
- 企業やエンティティの照合に使う機械学習手法を構築し、評価する。
- 埋め込み表現と大規模言語モデルを活用した照合方法を作成する。
- 正しい照合、重複、見た目の似たレコード、無関係なエンティティを区別するスコアリングとランキング手法を設計する。
- 名前、別名、ドメイン、ウェブサイト、企業属性、言語、データ階層にまたがるノイズを含むデータを扱う。
- ベンチマークデータセット、評価指標、ベースライン、エラー分析を整備する。
- 仮説を検証する実験を計画し、実施する。
- 大規模言語モデルを活用する手法を、より低コストな選択肢と比較する。
- モデルの挙動、エッジケース、トレードオフを調査する。
- 初期段階から推論コストと拡張性を考慮する。
- 実験結果と推奨事項をエンジニアリングおよびビジネスの関係者と共有する。
- 研究手法と実験パイプラインを自立して整備する。
- 実験の肯定的な結果と否定的な結果を明確に記録する。
応募要件
- データサイエンスまたは機械学習の実務経験が5年以上あること。
- 機械学習の実践的な基礎知識を十分に備えていること。
- PythonとSQLの優れたスキル。
- 埋め込み表現と意味的類似度の実務経験。
- 実際の課題に大規模言語モデルを適用した経験。
- 教師あり学習と教師なし学習の経験。
- 分類と自然言語処理に関する豊富な知識。
- ニューラルネットワークとTransformerアーキテクチャの実務知識。
- TensorFlow、PyTorch、PyCaret、または同等の機械学習フレームワークの使用経験。
- 本番環境の分類モデルを再学習または保守した経験。
- 実験設計とモデル評価に関する高いスキル。
- ベースライン、指標、テストセット、エラー分析プロセスを設定した経験。
- モデルの品質を評価し、測定可能な改善を示せること。
- 拡張性と機械学習の推論コストを深く理解していること。
- 英語で高いコミュニケーション能力を有すること。
- 歓迎：エンティティ解決、レコードリンケージ、または重複排除の経験。
- 歓迎：ランキングと類似度スコアリングの経験。
- 歓迎：検索、クラスタリング、候補生成の手法に関する知識。
- 歓迎：コストと規模の制約を踏まえた大規模言語モデルまたは埋め込みソリューションの設計経験。
- 歓迎：Spark、Snowflake、Databricks、またはBigQueryの知識。
- 歓迎：企業、ドメイン、ウェブサイト、企業属性データの取り扱い経験。
- 歓迎：多言語データセットの取り扱い経験。
- 分析的なアプローチと実験志向。
- 知的誠実さを持ち、否定的な結果も共有する意欲があること。
- 自律して業務に取り組み、主体性を発揮できること。
- 優れた文書および口頭でのコミュニケーション能力。
- 技術的な提案を関係者に説明し、根拠を示せること。
- 高い問題解決能力。
- 曖昧さや大規模データセットに対応できること。
- モデルの品質、コスト、拡張性のバランスを取れること。
福利厚生
- リモート勤務が可能。
- 迅速に学び、主体的に責任を担う機会。
- 優れたチームと協力して働ける。
- 最新のAIソリューションや拡張性の高いプロダクトに携われる。
- 卓越性、チームワーク、尊重、透明性、効果的なコミュニケーションを重視する高い成果を目指す文化。