Verizon — телекоммуникационная компания, предоставляющая потребителям, предприятиям и государственным организациям услуги беспроводной связи, широкополосного доступа, оптоволоконных сетей и сопутствующие цифровые сервисы. Компания развивает мобильную и фиксированную инфраструктуру, розничные и онлайн-каналы, а также корпоративные коммуникационные решения, создавая возможности для специалистов в области сетевых технологий, обслуживания клиентов, бизнес-решений и других функций, обеспечивающих масштабную связь.
Ведущий инженер по машинному обучению и ИИ
Руководите разработкой агентного ИИ и моделей склонности клиентов в Verizon. Решения помогают персонализировать взаимодействие, снижать отток и оптимизировать путь клиента.
Описание
- Руководить разработкой и оптимизацией решений на основе агентного ИИ, больших языковых моделей и машинного обучения.
- Создавать и внедрять модели склонности для прогнозирования поведения клиентов, риска оттока и событий жизненного цикла.
- Объединять пересекающиеся модели склонности в общие модели состояния клиентов.
- Контролировать конвейеры моделей: от разработки признаков до внедрения в production и мониторинга.
- Консультировать команды как эксперт по агентной разработке, машинному обучению и предиктивному моделированию.
- Наставлять младших специалистов по данным и задавать техническое направление.
- Управлять важными моделями на протяжении всего жизненного цикла, повышая точность и бизнес-эффективность.
- Представлять руководителям и бизнес-партнёрам выводы по моделям, показатели эффективности и рекомендации.
- Помогать Verizon внедрять современную гибкую операционную модель на основе командных подов.
- Способствовать микросегментации клиентов, персонализированному взаимодействию, оптимизации пути клиента и снижению оттока.
Требования
- Степень бакалавра или не менее шести лет опыта работы.
- Не менее восьми лет соответствующего опыта, подтверждённого профессиональной или военной деятельностью.
- Опыт реализации технических инициатив высокого приоритета или заметности в корпоративной среде.
- Опыт разработки и оценки A/B-тестов или моделей прироста для таргетинга.
- Глубокое знание методов машинного и глубокого обучения, включая трансформеры, трансферное обучение и обработку естественного языка.
- Экспертное владение PyTorch и scikit-learn.
- Опыт калибровки вероятностей и временной валидации.
- Опыт использования Python, R и SQL для углублённого статистического моделирования и извлечения больших объёмов данных.
- Опыт работы с облачными платформами, такими как Google Cloud Platform, AWS или Azure.
- Опыт работы с производственными инструментами MLOps для отслеживания и сопровождения рабочих процессов моделей.
- Знание архитектуры агентов LLM, включая Google ADK, LangChain или LangGraph, оркестрацию нескольких агентов, RAG, протоколы MCP и A2A, эмбеддинги на основе ONNX, векторные базы данных и семантический поиск.
- Знание облачной инженерии данных масштаба, включая конвейеры BigQuery, GCP Cloud Run и Vertex AI.
Преимущества
- Медицинская, стоматологическая страховка и страхование зрения.
- Страхование на случай краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности.
- Базовое страхование жизни.
- Дополнительное страхование жизни.
- Страхование от несчастных случаев со смертельным исходом и увечьем.
- Защита от кражи личных данных.
- Страхование домашних животных.
- Групповое страхование жилья и автомобиля.
- План накоплений 401(k) с взносами работодателя.
- До восьми оплачиваемых компанией праздничных дней в год.
- До шести личных дней в год.
- Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком.
- Помощь при усыновлении.
- Помощь в оплате обучения.
- Варианты повышенной оплаты, включая сверхурочные, доплаты за смены и праздничные дни, а также надбавки.
- До 15 дней отпуска в первый год для новых сотрудников; больше дней предоставляется в зависимости от стажа.
- Дополнительные поощрения.
- Отмеченный наградами пакет совокупного вознаграждения.