Applaudo 是一家专注于帮助组织实现技术现代化并推动数字化转型的近岸软件开发公司。公司成立于 2013 年，融合软件工程与咨询专业能力，服务领域涵盖创新与体验设计、应用开发与维护、质量保证、云解决方案、人工智能、网络安全、数据解决方案以及应用现代化。Applaudo 为体育、媒体与娱乐、零售、快速消费品和金融服务等行业的客户提供服务，支持旨在改善数字产品、基础设施和 IT 交付的项目。Applaudo 总部位于得克萨斯州奥斯汀，并在圣萨尔瓦多设有办公室，拥有一支 501 至 1,000 人的团队，为科技和数字服务领域的企业提供支持。
高级应用数据科学家——实体匹配（秘鲁远程）
在 Applaudo 开发基于嵌入和大语言模型的公司及实体匹配模型。 评估大规模含噪数据，构建兼顾准确性、成本与扩展性的 AI 解决方案。
描述
- 构建并评估用于匹配公司和实体的机器学习方法。
- 利用嵌入和大语言模型创建匹配方案。
- 设计评分和排序方法，区分真实匹配、重复记录、相似记录和无关实体。
- 处理名称、别名、域名、网站、企业属性、语言和数据层级等方面的含噪数据。
- 建立基准数据集、评估指标、基线和错误分析流程。
- 规划并开展实验以验证假设。
- 将大语言模型辅助方法与成本更低的方案进行比较。
- 研究模型行为、边缘情况和权衡因素。
- 从项目初期就考虑推理成本和可扩展性。
- 与工程和业务合作伙伴分享实验结果及建议。
- 独立建立研究方法和实验流程。
- 清晰记录正面和负面的实验结果。
任职要求
- 拥有至少五年数据科学或机器学习专业经验。
- 具备扎实的机器学习实践基础。
- 精通 Python 和 SQL。
- 具备嵌入和语义相似度方面的实践经验。
- 有将大语言模型应用于实际问题的经验。
- 具备监督学习和无监督学习经验。
- 在分类和自然语言处理方面基础扎实。
- 了解神经网络和 Transformer 架构。
- 具备 TensorFlow、PyTorch、PyCaret 或同类机器学习框架的实操经验。
- 有重新训练或维护生产环境分类模型的经验。
- 具备扎实的实验设计和模型评估技能。
- 有建立基线、指标、测试集和错误分析流程的经验。
- 能够评估模型质量并展示可衡量的提升。
- 深入理解可扩展性和机器学习推理成本。
- 具备较强的英语沟通能力。
- 优先条件：具备实体消歧、记录关联或去重经验。
- 优先条件：具备排序和相似度评分经验。
- 优先条件：熟悉检索、聚类或候选生成技术。
- 优先条件：有在成本和规模约束下设计大语言模型或嵌入解决方案的经验。
- 优先条件：熟悉 Spark、Snowflake、Databricks 或 BigQuery。
- 优先条件：有公司、域名、网站或企业属性数据方面的经验。
- 优先条件：有处理多语言数据集的经验。
- 具备分析能力和实验思维。
- 诚实对待研究结果，并愿意分享负面结果。
- 能够自主工作并积极主动。
- 具备出色的书面和口头沟通能力。
- 能够向利益相关方解释并支持技术建议。
- 具备较强的问题解决能力。
- 能够适应不确定性和大规模数据集。
- 能够平衡模型质量、成本和可扩展性。
福利待遇
- 可选择远程工作。
- 有快速学习并承担责任的机会。
- 与优秀团队并肩工作。
- 参与现代 AI 解决方案和可扩展产品的开发。
- 秉持卓越、团队协作、尊重、透明和高效沟通的高绩效文化。