Portugal
ambi.
Intermedia Intelligent Communications
Data Scientist
RemotePortugal
Portugal
PythonSQL
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Über die Rolle
Data Scientist
Intermedia sucht einen Data Scientist zur Verstärkung unseres AI Data Science Teams.
In dieser Rolle entwickeln und wenden Sie fortschrittliche machine learning, generative KI und statistische Verfahren an, um die Intelligenz, Effektivität und Zuverlässigkeit der digitalen Agenten von Intermedia zu verbessern. Sie arbeiten an anspruchsvollen Problemen in den Bereichen large language models, Retrieval, Agentenverhalten, Experimente, Evaluierung und Optimierung, um digitale Agenten zu schaffen, die Kundenbedürfnisse verstehen, auf relevantes Wissen zugreifen und komplexe Aufgaben erfolgreich abschließen können.
Sie arbeiten eng mit KI/ML-Ingenieuren, Softwareentwicklern, Produktmanagern und anderen Data Scientists zusammen, um Ideen von der Experimentierphase bis zur Produktion zu bringen. Sie übernehmen maßgebliche Verantwortung für Data-Science-Lösungen und helfen dabei, fundierte Praktiken zur Messung und kontinuierlichen Verbesserung der Qualität unserer KI-gestützten Erlebnisse zu etablieren.
Vielfalt, Inklusion und Chancengleichheit
Abteilung: Dev & Engineering
Anstellungsart: Vollzeit
Standort: Portugal
Wir stellen Mitarbeiter ein, befördern und vergüten sie basierend auf ihrer Fähigkeit, ihre beruflichen Aufgaben zu erfüllen, ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Weltanschauung, Religion, Geschlecht, Familienstand, nationale Herkunft, Abstammung, Alter, Staatsbürgerschaft, körperliche oder geistige Behinderung, sexuelle Orientierung oder jede andere durch geltendes Recht geschützte Grundlage (in unserem Verhaltenskodex zusammenfassend als „geschützte Gruppen“ bezeichnet). Wir tolerieren keine Diskriminierung am Arbeitsplatz und verpflichten uns, angemessene Vorkehrungen für festgestellte Behinderungen oder andere Einschränkungen zu treffen, wie es alle geltenden Gesetze erfordern. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und Vielfalt in unserem Unternehmen schätzt. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus oder Behindertenstatus.
Unternehmensbeschreibung
Über Intermedia
Suchen Sie ein Unternehmen, in dem IHRE STIMME gehört wird? Wo Sie ETWAS BEWIRKEN können? Blühen Sie in einem DYNAMISCHEN Arbeitsumfeld auf? Wachen Sie jeden Morgen mit der BEGEISTERUNG auf, mit GROSSARTIGEN MENSCHEN zusammenzuarbeiten und GEMEINSAM ERFOLGE zu erzielen? Dann ist Intermedia der richtige Ort für Sie.
Intermedia hat sich als führender Anbieter von Cloud-Kommunikations- und Kollaborationstechnologien etabliert, die es Unternehmen ermöglichen, besser zu vernetzen. Wir blicken auf eine starke Erfolgsbilanz bei Wachstum, Rentabilität und der Schaffung eines Umfelds zurück, in dem jeder Einzelne zählt. Jeder. Auch wenn wir schnelllebig und zugegebenermaßen etwas intensiv sind, versprechen wir Ihnen, dass es nicht langweilig wird. Sie werden feststellen, dass Intermedia ein Ort ist, an dem Sie Ihre Leidenschaft für die Entwicklung und Unterstützung großartiger Cloud-Technologien ausleben können. Darüber hinaus setzen wir stets auf interne Beförderungen und haben viele Mitarbeiter, die bereits seit 10, 15 oder 20+ Jahren bei uns sind!
Die Kultur bei Intermedia basiert auf Teamarbeit und Transparenz. Wir nehmen uns gegenseitig in die Pflicht und halten einander stets den Rücken frei!
Obwohl diese Rolle primär remote ausgeübt wird, sind gelegentliche Besuche in unserem Büro in Coimbra oder Aveiro erforderlich. Wir planen, in Zukunft ein Büro in Porto zu eröffnen. Dieser Ansatz bietet den Teammitgliedern die Flexibilität, remote zu arbeiten, und gleichzeitig für Zusammenarbeit und Teamgeist im Büro zusammenzukommen.
Ihre Aufgaben
Machine Learning & Agentenintelligenz
- Entwicklung, Evaluierung und Verbesserung von machine learning- und generativen KI-Lösungen, die die Digital Agent Platform von Intermedia antreiben.
- Anwendung von LLMs, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Retrieval und anderen fortschrittlichen KI-Techniken zur Verbesserung des Verständnisses und der Leistung von Agenten.
- Entwicklung von Ansätzen zur Verbesserung der Argumentationsfähigkeit, Werkzeugauswahl, Wissensabfrage, Kontextverwaltung, Personalisierung und Aufgabenerledigung von Agenten.
- Experimentieren mit Modell-, Prompt-, Retrieval- und Agentenkonfigurationsstrategien, um Ansätze zu identifizieren, die die besten Kunden- und Geschäftsergebnisse liefern.
- Evaluierung kommerzieller und Open-Source-Modelle sowie Empfehlung geeigneter Ansätze basierend auf Qualität, Latenz, Skalierbarkeit und Kosten.
Generative KI & RAG
- Konzeption, Entwicklung und Optimierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Lösungen, die digitale Agenten auf relevanten Unternehmens- und Kundeninformationen basieren lassen.
- Entwicklung und Evaluierung von Embeddings, Retrieval-Strategien, Ranking-Ansätzen, semantischer Suche und anderen Techniken zur Wissensabfrage.
- Aufbau und Verfeinerung von End-to-End-Pipelines, die LLMs mit Retrieval-Systemen, Unternehmenswissensquellen und Agenten-Workflows kombinieren.
- Entwicklung von Ansätzen zur Verbesserung der Relevanz, Genauigkeit und Konsistenz von KI-generierten Antworten.
- Identifizierung und Minderung von Problemen wie Halluzinationen, schlechtem Retrieval, unangemessenen Antworten und anderen Fehlermodi in generativen KI-Anwendungen.
Evaluierung & Experimente
- Entwicklung strenger Evaluierungs-Frameworks zur Messung der Qualität digitaler Agenten, einschließlich Genauigkeit, Relevanz, Aufgabenerledigung, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kundenerfahrung.
- Konzeption von Offline- und Online-Experimenten zum Vergleich von Modellen, Prompts, Retrieval-Strategien, Agentenkonfigurationen und anderen KI-Ansätzen.
- Anwendung statistischer Analysen, Hypothesentests, Segmentierung und anderer quantitativer Methoden zur Evaluierung der KI-Leistung und Identifizierung von Verbesserungspotenzialen.
- Definition geeigneter Metriken und Benchmarks, die die Modell- und Agentenleistung mit Kunden- und Geschäftsergebnissen verknüpfen.
- Analyse des Produktionsverhaltens und von Feedback zur Identifizierung von Mustern, Fehlermodi und Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung digitaler Agenten.
- Sicherstellung der Daten- und Modellqualität durch umfassende Tests, Validierung und Leistungsbewertung.
Daten- & Lösungsentwicklung
- Erfassung, Vorverarbeitung, Analyse und Modellierung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen.
- Einsatz von Python, SQL, Spark und anderen relevanten Technologien zum Aufbau skalierbarer analytischer und machine learning-Lösungen.
- Entwicklung von Features, Datensätzen und analytischen Ansätzen, die die Modellentwicklung, Experimente und Evaluierung unterstützen.
- Zusammenarbeit mit Daten- und Engineering-Teams zum Aufbau und zur Wartung zuverlässiger Pipelines für Modelltraining, Evaluierung und Produktionseinsatz.
- Beitrag zu skalierbaren ML/KI-Pipelines, die Experimente, Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung unterstützen.
- Sicherstellung, dass Lösungen reproduzierbar, wartbar und für den effektiven Betrieb im Produktionsmaßstab konzipiert sind.
Zusammenarbeit
- Zusammenarbeit mit Produkt-, KI/ML-Engineering-, Software-Engineering- und anderen Data-Science-Teammitgliedern, um Kunden- und Geschäftsprobleme in effektive KI-Lösungen zu übersetzen.
- Klare Kommunikation von Analyseergebnissen, Modellleistung, Kompromissen und Empfehlungen an technische und nicht-technische Stakeholder.
- Teilnahme an technischen und Design-Reviews sowie Unterstützung bei der Etablierung starker Praktiken für KI-Experimente, Evaluierung und Modellentwicklung.
- Mentoring und Unterstützung weniger erfahrener Data Scientists sowie Beitrag zum Wissensaustausch innerhalb des Teams.
Was Sie mitbringen
- Bachelor-Abschluss in Data Science, Statistik, Informatik, Mathematik, Machine Learning, Analytik oder einem verwandten quantitativen Bereich; Master-Abschluss bevorzugt.
- 4+ Jahre Berufserfahrung in Data Science, machine learning, angewandter KI oder einem verwandten analytischen Bereich.
- Fundierte Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von überwachten und unüberwachten machine learning-Modellen auf reale Probleme.
- Praktische Erfahrung mit generativer KI, large language models, NLP oder anderen modernen KI-Technologien.
- Starke Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit SQL und Technologien zur Verarbeitung großer Datenmengen.
- Erfahrung mit modernen machine learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn oder gleichwertigen Technologien.
- Fundiertes Verständnis von statistischer Analyse, Experimenten, Hypothesentests, Modellevaluierung und Leistungsmessung.
- Erfahrung in der Arbeit mit großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, mehrdeutige Probleme eigenständig zu strukturieren, analytische Ansätze zu entwickeln, Alternativen zu bewerten und umsetzbare Lösungen zu liefern.
- Erfahrung darin, machine learning- oder KI-Lösungen über die Experimentierphase hinaus zu führen und zu deren Bereitstellung und Betrieb in Produktionsumgebungen beizutragen.
- Verständnis von Modellqualität, Datenqualität, Bias, Zuverlässigkeit und anderen Aspekten, die mit KI-Produktionssystemen verbunden sind.
- Starke Problemlösungs- und Analysefähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Ergebnisse mit Kunden- und Geschäftsergebnissen zu verknüpfen.
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe analytische und KI-Konzepte einem technischen und nicht-technischen Publikum zu erklären.
- Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit über Data Science, KI/ML-Engineering, Software-Engineering, Produkt- und Geschäftsteams hinweg.
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