高级人工智能数据科学家
研究并部署自然语言处理、机器学习和生成式人工智能能力，服务于 Conga 的商业运营和收入生命周期平台。从实验到生产环境，打造智能解决方案。
描述
- 探索前沿的自然语言处理、机器学习、深度学习和生成式人工智能技术。
- 研究复杂的技术问题，提出假设，并通过实验比较不同方案。
- 评估模型、框架和方法，并据此改进产品能力和系统性能。
- 构建传统自然语言处理、统计机器学习、深度学习和基于 Transformer 的解决方案。
- 构建数据管道、自然语言处理预处理流程、特征表示、嵌入和训练数据集。
- 制定数据质量策略，确保模型可靠。
- 使用提示词、检索增强生成、嵌入、向量搜索、微调、智能体和结构化生成，构建并评估大语言模型及生成式人工智能解决方案。
- 根据准确率、延迟、成本和业务需求选择并优化模型。
- 制定 Conga 生成式人工智能能力的构建、接地和治理方案。
- 设计实验、基准测试、评估数据集和统计方法。
- 主导错误分析和性能测量。
- 为整个团队建立评估标准。
- 推动人工智能解决方案从研究和原型开发进入生产部署、监控和优化阶段。
- 与工程团队合作，规模化部署模型。
- 发现模型漂移、质量问题和性能改进机会。
- 与工程、产品和数据科学团队协作。
- 指导并培养同事在自然语言处理、机器学习、实验设计和生成式人工智能方面的能力。
任职要求
- 计算机科学、数据科学、计算语言学、统计学、数学、工程学或相关定量领域的硕士学位。
- 至少 10 年数据科学、机器学习、自然语言处理或人工智能领域的专业经验，其中包括大量亲自构建和部署自然语言处理或生成式人工智能解决方案的经验。
- 曾将机器学习、自然语言处理或生成式人工智能解决方案从实验阶段推进至生产部署，并持续进行优化。
- 能够将开放式研究问题转化为切实可行且可衡量的成果。
- 具备出色的沟通能力，并有作为高级个人贡献者在技术团队中协作的经验。
- 精通 Python，并具备使用 Hugging Face Transformers、spaCy、NLTK、Sentence Transformers、PyTorch 和 TensorFlow 的丰富经验。
- 精通传统自然语言处理方法。
- 深入理解深度学习架构和基于 Transformer 的语言模型。
- 具备大语言模型和基础模型的实践经验，包括提示工程、检索增强生成、向量搜索、重排序、微调、LoRA/QLoRA、结构化生成和大语言模型评估。
- 精通实验设计、统计检验、交叉验证、超参数优化和错误分析。
- 具备自然语言处理和生成式人工智能评估指标方面的经验。
- 精通 SQL，并有大规模处理结构化和非结构化数据的经验。
- 具备使用 Spark、Databricks 或 BigQuery 等分布式数据处理平台的经验。
- 具备使用 Databricks、Google Cloud Platform、AWS 或 Azure 等云平台以及现代机器学习基础设施的经验。
- 具备使用 MLflow、Kubeflow、Weights & Biases、Docker、Kubernetes 或 Ray 等机器学习工具的经验。
- 具备 FAISS、Elasticsearch/OpenSearch、Pinecone、Weaviate 或 Milvus 等向量数据库和搜索技术的使用经验。
- 熟悉 LangChain、LlamaIndex 或 DSPy 等大语言模型应用框架。
福利待遇
- 个人和团队发展机会。
- 平等就业机会。
- 为残障求职者提供合理便利。
- 根据要求前往 Conga 其他办公室进行有限的差旅。
