Satori Analytics допомагає організаціям перетворювати дані та штучний інтелект на обґрунтованіші рішення й вимірювану бізнес-цінність. Як партнер із трансформації даних та ШІ, компанія працює у сферах аналітики, управління даними, бізнес-аналітики, управління даними, автоматизації робочих процесів, генеративного ШІ та впровадження ШІ. Команда підтримує клієнтів у таких галузях, як роздрібна торгівля, фінансові послуги, споживчі товари, енергетика, охорона здоров’я та виробництво, поєднуючи галузеву експертизу з партнерствами з провідними постачальниками технологій. Satori Analytics створює індивідуальні рішення та пропонує гнучкі формати співпраці, спрямовані на стабільні результати й довгострокові відносини з клієнтами.
Молодший інженер зі штучного інтелекту
Розробляйте сценарії штучного інтелекту на Python і рішення з великими мовними моделями в Satori Analytics. Підтримуйте вимірювання ефективності маркетингу, аналіз клієнтських даних, звітність і проєкти машинного навчання для міжнародної компанії у сфері фінансових послуг.
Опис
- Створювати й запускати сценарії та моделі штучного інтелекту на Python, зосереджуючись на великих мовних моделях.
- Розробляти масштабовані рішення на перетині штучного інтелекту, машинного навчання та програмної інженерії.
- Працювати з фахівцями з аналізу даних, розробниками, профільними експертами та командами з продукту, розробки, аналізу даних і бізнесу.
- Стежити за новими розробками й застосовувати доречні сучасні методи.
- Перетворювати потреби бізнесу на практичні рішення зі штучного інтелекту й машинного навчання та зрозуміло пояснювати результати.
- Документувати роботу, щоб колеги могли її відтворити й зрозуміти.
- Підтримувати сценарії та моделі штучного інтелекту для маркетингових продуктів міжнародного лідера у сфері платежів і фінансових послуг, зокрема вимірювання ефективності кампаній, аналіз клієнтських даних, звітність та ініціативи зі штучного інтелекту й машинного навчання.
Вимоги
- Ступінь бакалавра або магістра з комп’ютерних наук, програмної інженерії, аналізу даних або суміжної галузі.
- 1–2 роки досвіду в аналізі даних або машинному навчанні, знання навчання з учителем, без учителя та з частковим залученням учителя.
- Досвід роботи з архітектурами глибокого навчання, як-от CNN і Transformer.
- Впевнене володіння Python і бібліотеками, як-от PyTorch, scikit-learn, Pandas і Pydantic.
- Знайомство з хмарними технологіями, як-от Azure або AWS, Git і Docker; знання Kubernetes буде перевагою.
- Вільне володіння англійською та сильні комунікативні навички.
- Додатковий досвід роботи з Hugging Face, LangChain і засобами пошуку векторної подібності, як-от FAISS або Pinecone, буде перевагою.
- Додатковий досвід роботи з поширеними моделями штучного інтелекту від OpenAI, Google або Anthropic буде перевагою.
Переваги
- Конкурентна оплата праці з урахуванням навичок і досвіду.
- Гнучкий гібридний формат роботи із сучасного офісу в Афінах або дистанційно з країн Європейської економічної зони, Швейцарії чи Великої Британії до шести тижнів на рік.
- Приватне медичне страхування та можливість працювати в команді з високою репутацією.
- Бюджет на навчання, сертифікації та курси технологічних партнерів, як-от Microsoft, AWS, Salesforce і Databricks.
- Можливості розвивати навички й будувати кар’єру в компанії.
- Спільна робота з талановитими колегами, які готові підтримати.
- Соціальні заходи, святкування та переваги для працівників.
- Сучасні інструменти й технології для роботи.
- Робоче середовище, де цінують ідеї, внесок і добробут працівників.