Conga
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1,001 – 5,000 직원
SaaS금융기업
Conga는 기업을 위한 매출 라이프사이클 관리 소프트웨어를 개발하며 문서 생성, 전자 서명, 계약 라이프사이클 관리, 구성·가격·견적(CPQ) 프로세스 도구를 제공합니다. 플랫폼은 기존 CRM 및 ERP 시스템과 연동되어 영업, 재무, IT, 법무팀이 고객 확보부터 갱신까지 고객 여정 전반의 계약 및 매출 워크플로를 관리하도록 지원합니다. Conga는 전 세계 10,000개 이상의 기업에 서비스를 제공하며 SaaS, 금융, 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 사업을 운영합니다.

시니어 AI 데이터 사이언티스트

Conga의 상업 운영 및 매출 라이프사이클 플랫폼을 위해 자연어 처리, 머신러닝, 생성형 AI 역량을 연구하고 배포합니다. 실험부터 프로덕션까지 지능형 솔루션을 구축합니다.

설명

  • 새로운 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝 및 생성형 AI 기술을 탐구합니다.
  • 복잡한 기술 문제를 조사하고 가설을 세워 실험을 통해 접근 방식을 비교합니다.
  • 모델, 프레임워크 및 방법을 평가하고 제품 기능과 시스템 성능 개선에 적용합니다.
  • 전통적인 자연어 처리, 통계적 머신러닝, 딥러닝 및 트랜스포머 기반 솔루션을 구축합니다.
  • 데이터 파이프라인, 자연어 처리 전처리 워크플로, 특성 표현, 임베딩 및 학습 데이터셋을 만듭니다.
  • 신뢰할 수 있는 모델을 뒷받침하는 데이터 품질 전략을 개발합니다.
  • 프롬프트, 검색 증강 생성, 임베딩, 벡터 검색, 미세 조정, 에이전트 및 구조화된 생성을 활용해 대규모 언어 모델과 생성형 AI 솔루션을 구축하고 평가합니다.
  • 정확도, 지연 시간, 비용 및 비즈니스 요구에 따라 모델을 선택하고 최적화합니다.
  • Conga의 생성형 AI 역량을 구축하고 근거를 연결하며 거버넌스를 적용하는 접근 방식을 수립합니다.
  • 실험, 벤치마크, 평가 데이터셋 및 통계 방법을 만듭니다.
  • 오류 분석과 성능 측정을 주도합니다.
  • 팀 전체의 평가 기준을 수립합니다.
  • AI 솔루션을 연구와 프로토타입 단계에서 프로덕션 배포, 모니터링 및 최적화까지 발전시킵니다.
  • 엔지니어링 팀과 협력해 모델을 대규모로 배포합니다.
  • 모델 드리프트와 품질 문제를 감지하고 성능 개선 기회를 찾습니다.
  • 엔지니어링, 제품 및 데이터 사이언스 팀과 협업합니다.
  • 자연어 처리, 머신러닝, 실험 및 생성형 AI 분야에서 동료를 지도하고 멘토링합니다.

지원 자격

  • 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 전산언어학, 통계학, 수학, 공학 또는 관련 정량 분야의 석사 학위.
  • 데이터 과학, 머신러닝, 자연어 처리 또는 AI 분야에서 10년 이상의 실무 경력과 자연어 처리 또는 생성형 AI 솔루션을 직접 구축하고 배포한 풍부한 경험.
  • 머신러닝, 자연어 처리 또는 생성형 AI 솔루션을 실험 단계부터 프로덕션 배포까지 발전시키고 지속적으로 최적화한 실적.
  • 개방형 연구 과제를 실용적이고 측정 가능한 성과로 전환하는 역량.
  • 뛰어난 커뮤니케이션 능력과 시니어 개별 기여자로서 기술 팀 전반에 기여한 경험.
  • Python에 능숙하고 Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK, Sentence Transformers, PyTorch 및 TensorFlow를 폭넓게 사용한 경험.
  • 전통적인 자연어 처리 방법에 대한 전문성.
  • 딥러닝 아키텍처와 트랜스포머 기반 언어 모델에 대한 깊은 이해.
  • 대규모 언어 모델 및 파운데이션 모델의 실무 경험. 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성, 벡터 검색, 재순위화, 미세 조정, LoRA/QLoRA, 구조화된 생성 및 대규모 언어 모델 평가 경험 포함.
  • 실험 설계, 통계 검정, 교차 검증, 하이퍼파라미터 최적화 및 오류 분석에 대한 높은 숙련도.
  • 자연어 처리 및 생성형 AI 평가 지표 관련 경험.
  • SQL에 능숙하고 구조화 및 비구조화 데이터를 대규모로 처리한 경험.
  • Spark, Databricks 또는 BigQuery와 같은 분산 데이터 처리 플랫폼 사용 경험.
  • Databricks, Google Cloud Platform, AWS 또는 Azure와 같은 클라우드 플랫폼 및 최신 머신러닝 인프라 사용 경험.
  • MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Docker, Kubernetes 또는 Ray와 같은 머신러닝 도구 사용 경험.
  • FAISS, Elasticsearch/OpenSearch, Pinecone, Weaviate 또는 Milvus와 같은 벡터 데이터베이스 및 검색 기술 사용 경험.
  • LangChain, LlamaIndex 또는 DSPy와 같은 대규모 언어 모델 애플리케이션 프레임워크에 대한 지식.

복리후생

  • 개인 및 팀 개발 기회.
  • 균등한 고용 기회.
  • 장애가 있는 지원자를 위한 합리적인 편의 제공.
  • 요청이 있을 경우 Conga의 다른 사무실로 제한적인 출장이 있습니다.

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