RELX visā pasaulē izstrādā uz informāciju balstītus analītikas un lēmumu pieņemšanas rīkus profesionāļiem un biznesa klientiem. Tās produkti apvieno specializētu saturu, datus un tehnoloģijas, lai atbalstītu labāku lēmumu pieņemšanu un labākus rezultātus riska pārvaldības, zinātnes, tehnoloģiju un medicīnas, juridisko pakalpojumu un izstāžu jomā. RELX darbojas arī konsultāciju, veselības aprūpes un ar apdrošināšanu saistītos tirgos, palīdzot organizācijām uzlabot produktivitāti, pārvaldīt riskus, veicināt pētniecību, atbalstīt juridisko darbu un efektīvāk veikt uzņēmējdarbības darījumus.
Vecākais datu zinātnieks, MI un zinātniskā meklēšana – RELX | Amsterdama, darbs klātienē
Vadiet ražošanā izmantotas MI, LLM un zināšanu atklāšanas sistēmas Elsevier zinātniskās pētniecības un veselības informācijas platformā. Veidojiet uzticamas meklēšanas, informācijas izgūšanas un lēmumu atbalsta iespējas sarežģītam zinātniskajam saturam.
Nīderlande53 800 € – 89 900 € / gads
KlātienēPilna slodzeVecākais speciālistsNepieciešamā Valoda: angļuDatu zinātnieksApraksts
- Vadiet progresīvu MI, mašīnmācīšanās, NLP un ģeneratīvā MI risinājumu izstrādi, izveidi un ieviešanu
- Veidojiet LLM lietotnes, semantisko meklēšanu, RAG konveijerus, aģentiskās darbplūsmas un zinātnisko zināšanu atklāšanas sistēmas
- Uzlabojiet viedus pētniecības un lēmumu atbalsta produktus, izmantojot iegultnes, informācijas izgūšanas konveijerus, uzvedņu inženieriju, zināšanu grafus, ontoloģijas, citēšanas tīklus un zinātnisko saturu
- Izstrādājiet MI un meklēšanas sistēmu novērtēšanas, eksperimentēšanas un uzraudzības pieejas
- Mēriet atbilstību, pamatotību, halucināciju noteikšanu, modeļu veiktspēju, uzticamību, mērogojamību, izmaksas un ietekmi uz lietotājiem
- Sadarbojieties ar inženierijas, produktu, pētniecības un jomas ekspertiem, lai ieviestu MI risinājumus ražošanā
- Palīdziet veidot tehnisko stratēģiju un produktu attīstības virzienu
- Mentorējiet datu zinātniekus, vienlaikus veicinot atbildīgu MI, eksperimentēšanu un nepārtrauktu uzlabošanu
- Vadiet sarežģītas MI un datu zinātnes programmas no sākotnējās ieceres līdz ieviešanai ražošanā
Prasības
- Plaša pieredze datu zinātnes, mašīnmācīšanās, MI, NLP, informācijas izgūšanas un statistikas metožu izmantošanā mērogojamās ražošanas sistēmās
- Augstākā izglītība vai līdzvērtīga praktiskā kompetence kvantitatīvā jomā
- Spēcīgas praktiskās prasmes mašīnmācīšanās, dziļās mācīšanās, lielo valodas modeļu, ģeneratīvā MI, semantiskās meklēšanas, RAG, iegultņu, ranžēšanas un MI novērtēšanas jomā
- Labas Python un izveidotu datu zinātnes rīku un ietvaru lietošanas prasmes
- Pieredze ražošanai gatavas programmatūras izstrādē ar lielām strukturētu un nestrukturētu datu kopām
- Pieredze sistēmu ieviešanā, izmantojot mūsdienīgas mākoņdatošanas, programmatūras inženierijas un MLOps prakses
- Pieredze darbā ar Python, SQL, objektorientētu programmēšanu, testēšanu, CI/CD, DevOps, API, datubāzēm, Git, Jira, GitHub un GitLab
- Pieredze darbā ar Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain, Databricks, Spark, vektoru datubāzēm, AWS vai Azure, MLflow un Kubeflow
- Spēcīgas saziņas, analītiskās, problēmu risināšanas un līderības prasmes
- Spēja sarežģītas biznesa vajadzības pārvērst mērogojamos MI risinājumos, vadīt tehniskos lēmumus, mentorēt kolēģus un radīt izmērāmu biznesa vērtību
Priekšrocības
- Labklājības atbalsts
- Elastīga darba organizācija
- Dalīts bērna kopšanas atvaļinājums
- Studiju atbalsts
- Sabatiskā atvaļinājuma iespējas
- Nepārtrauktas mācīšanās un attīstības iespējas
- Ieguvumi, kas atšķiras atkarībā no valsts
- Izmitināšanas vai pielāgojumu atbalsts visā darbā pieņemšanas procesā