The Coca-Cola Company — глобальна компанія у сфері виробництва напоїв, заснована 1886 року. Її продукція охоплює газовані напої, воду та інші напої для підтримання водного балансу, каву й чай, соки, молочні напої, а також готові до вживання алкогольні напої. До портфеля компанії входить понад 200 брендів, представлених більш ніж у 200 країнах. Компанія також працює над відповідальним використанням водних ресурсів, сталим сільським господарством, зниженням вмісту цукру в продуктах і суспільними ініціативами, які підтримує The Coca-Cola Foundation. Маючи велику міжнародну команду та можливості працевлаштування на різних ринках, The Coca-Cola Company підкреслює важливість інклюзивності, доступності та соціального впливу у своєму робочому середовищі.
Старший менеджер з аналізу даних і агентного ШІ — Мехіко
Керуйте розробленням прогнозних моделей і агентного ШІ на платформах Coca-Cola Azure та Microsoft Fabric. Масштабуйте ухвалення рішень на основі даних у комерційних і корпоративних функціях LATAM.
Опис
- Створювати й масштабувати моделі аналізу даних та ШІ-агентів, які перетворюють дані LATAM на рішення для практичного застосування
- Розробляти прогнозні та приписувальні моделі для прогнозування, еластичності, сегментації та рекомендацій щодо наступної найкращої дії
- Переводити аналітичні сценарії від перевірки концепції до промислової експлуатації за допомогою експериментального дизайну, розроблення ознак, валідації та вимірювання впливу
- Досліджувати складні великі масиви даних, виявляючи тенденції, чинники, ризики та можливості оптимізації
- Створювати асистентів, копілотів і багатоетапні агентні робочі процеси на основі LLM
- Використовувати RAG, розроблення промптів і контексту, виклик інструментів і функцій, оркестрацію, мультиагентні архітектури та семантичне або онтологічне заземлення
- Розгортати й експлуатувати агентів за допомогою Azure AI Foundry, Microsoft Fabric, Azure ML і платформи Nexus AI
- Версіонувати агентів та інтегрувати їх у бізнес-процеси
- Тестувати й посилювати агентів за допомогою наборів оцінювання та захисних механізмів, відстежуючи точність, галюцинації, упередженість, дрейф і витрати на токени
- Впроваджувати практики відповідального ШІ та управління, що охоплюють походження даних, можливість аудиту, а також безпечне й відповідне вимогам використання
- Співпрацювати з командами комерції, маркетингу, фінансів, ланцюга постачання, стратегії, інженерії даних та управління
- Застосовувати методи MLOps, зокрема CI/CD, моніторинг і відтворювані робочі процеси
- Перетворювати технічні висновки на бізнес-наративи та рекомендації для керівників
- Наставляти аналітиків, розробляти повторно використовувані шаблони та заохочувати експерименти й ухвалення рішень на основі доказів
Вимоги
- Ступінь бакалавра в галузі аналізу даних, статистики, комп’ютерних наук, інженерії, аналітики або суміжної дисципліни
- Щонайменше п’ять років досвіду в аналізі даних, машинному навчанні або передовій аналітиці, зокрема досвіду впровадження виробничих моделей
- Практичний досвід розроблення застосунків генеративного ШІ та агентних застосунків із використанням LLM, RAG, розроблення промптів і контексту, виклику інструментів та оркестрації агентів
- Глибокі знання Python, pandas, scikit-learn, сучасного фреймворку глибокого навчання або LLM, SQL, статистики та експериментування
- Досвід роботи з хмарними платформами даних і ШІ, бажано Azure, включно з Azure ML та Azure AI Foundry або OpenAI
- Досвід роботи з Microsoft Fabric або Databricks, MLOps і векторними базами даних
- Знання практик відповідального ШІ та управління, зокрема оцінювання, захисних механізмів, моніторингу упередженості й дрейфу, походження даних та управління витратами
- Сильні комунікативні навички та розуміння комерційної діяльності
- Здатність працювати в матричних міжнародних командах, керуючи кількома пріоритетами в динамічному середовищі
- Знання ландшафту індустрії напоїв і відповідної системи, зокрема RGM, комерції та управління доходами, буде перевагою
- Ступінь магістра буде перевагою
- Знання Закону ЄС про штучний інтелект і NIST AI RMF буде перевагою
Переваги
- Робота з важливою метою, що впливає на зростання LATAM і ухвалення рішень
- Можливість співпрацювати з Global DTS, європейськими командами та провідними ботлерами
- Розвиток кар’єри лідера в галузі аналізу даних і агентного ШІ
- Участь у глобально пов’язаній організації
- Культура безперервного навчання
- Інклюзивне робоче середовище, кероване призначенням компанії