The Coca-Cola Company ir 1886. gadā dibināts globāls dzērienu uzņēmums, kura produktu klāstā ietilpst gāzētie dzērieni, ūdens un citi hidratācijas dzērieni, kafija un tēja, sulas, piena dzērieni, kā arī lietošanai gatavi alkoholiskie dzērieni. Uzņēmuma portfelī ir vairāk nekā 200 zīmolu, kas tiek pārdoti vairāk nekā 200 valstīs. Uzņēmuma darbība ietver arī atbildīgu ūdens resursu pārvaldību, ilgtspējīgu lauksaimniecību, produktu cukura satura samazināšanu un kopienu iniciatīvas, ko atbalsta The Coca-Cola Foundation. Ar lielu starptautisku darbinieku skaitu un nodarbinātības iespējām dažādos tirgos The Coca-Cola Company savā darba vidē uzsver iekļaušanu, pieejamību un sociālo ietekmi.
Vecākais datu zinātnes un aģentiskā mākslīgā intelekta vadītājs – Mehiko
Vadi prognozējošo modelēšanu un aģentiskā mākslīgā intelekta izstrādi Coca-Cola Azure un Microsoft Fabric platformās. Paplašini uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanu LATAM komerciālajās un uzņēmuma funkcijās.
Apraksts
- Izveido un mērogo datu zinātnes modeļus un mākslīgā intelekta aģentus, kas LATAM datus pārvērš īstenojamos lēmumos
- Izstrādā prognozējošus un preskriptīvus modeļus prognozēšanai, elastībai, segmentēšanai un nākamās labākās darbības ieteikumiem
- Pārvieto analītiskos lietošanas gadījumus no koncepcijas pierādījuma uz ražošanu, izmantojot eksperimentu plānošanu, pazīmju inženieriju, validāciju un ietekmes mērīšanu
- Izpēti sarežģītus, liela apjoma datu kopumus, lai atklātu tendences, virzītājus, riskus un optimizācijas iespējas
- Veido lielo valodas modeļu darbinātus asistentus, kopilotus un daudzpakāpju aģentiskās darbplūsmas
- Izmanto RAG, uzvedņu un konteksta inženieriju, rīku un funkciju izsaukšanu, orķestrēšanu, vairāku aģentu arhitektūras un semantisko vai ontoloģisko sasaisti
- Ievies un pārvaldi aģentus, izmantojot Azure AI Foundry, Microsoft Fabric, Azure ML un Nexus AI platformu
- Versiju aģentus un integrē tos biznesa procesos
- Testē un stiprini aģentus ar novērtēšanas kopām un drošības ierobežojumiem, vienlaikus uzraugot precizitāti, halucinācijas, aizspriedumus, novirzi un tokenu izmaksas
- Īsteno atbildīga mākslīgā intelekta un pārvaldības praksi, kas aptver izcelsmes izsekojamību, auditējamību un drošu, atbilstīgu izmantošanu
- Sadarbojies ar komercijas, mārketinga, finanšu, piegādes ķēdes, stratēģijas, datu inženierijas un pārvaldības komandām
- Piemēro MLOps metodes, tostarp CI/CD, uzraudzību un reproducējamas darbplūsmas
- Pārvērt tehniskos secinājumus biznesa stāstos un ieteikumos vecākajiem vadības līmeņa pārstāvjiem
- Mentorē analītiķus, izstrādā atkārtoti izmantojamus modeļus un veicini eksperimentēšanu un uz pierādījumiem balstītus lēmumus
Prasības
- Bakalaura grāds datu zinātnē, statistikā, datorzinātnē, inženierzinātnē, analītikā vai saistītā jomā
- Vismaz piecu gadu pieredze datu zinātnē, mašīnmācībā vai progresīvā analītikā, tostarp ražošanas modeļu ieviešanā
- Praktiska pieredze ģeneratīvā mākslīgā intelekta un aģentisku lietotņu izstrādē, izmantojot lielos valodas modeļus, RAG, uzvedņu un konteksta inženieriju, rīku izsaukšanu un aģentu orķestrēšanu
- Spēcīgi pamati Python, pandas, scikit-learn, modernā dziļās mācīšanās vai lielo valodas modeļu ietvarā, SQL, statistikā un eksperimentēšanā
- Pieredze darbā ar mākoņdatošanas datu un mākslīgā intelekta platformām, vēlams Azure, tostarp Azure ML un Azure AI Foundry vai OpenAI
- Pieredze darbā ar Microsoft Fabric vai Databricks, MLOps un vektoru datubāzēm
- Zināšanas par atbildīga mākslīgā intelekta un pārvaldības praksi, tostarp novērtēšanu, drošības ierobežojumiem, aizspriedumu un novirzes uzraudzību, izcelsmes izsekojamību un izmaksu pārvaldību
- Spēcīgas komunikācijas prasmes un komerciāla izpratne
- Spēja strādāt globālās matricas komandās, vienlaikus pārvaldot vairākas prioritātes dinamiskā vidē
- Dzērienu nozares un sistēmas vides pārzināšana, tostarp RGM, Commercial un Revenue, būs priekšrocība
- Maģistra grāds būs priekšrocība
- ES Mākslīgā intelekta akta un NIST AI RMF pārzināšana būs priekšrocība
Priekšrocības
- Jēgpilns darbs, kas ietekmē LATAM izaugsmi un lēmumu pieņemšanu
- Iespēja strādāt ar Global DTS, Eiropas komandām un vadošajiem pildītājiem
- Karjeras attīstība kā datu zinātnes un aģentiskā mākslīgā intelekta līderim
- Dalība globāli savienotā organizācijā
- Nepārtrauktas mācīšanās kultūra
- Iekļaujoša darba vide, ko vada uzņēmuma mērķis