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Intermedia Intelligent Communications
Data Scientist
À distancePortugal
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PythonSQL
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À propos du poste
Data Scientist
Intermedia recherche un Data Scientist pour rejoindre notre équipe AI Data Science.
Dans ce rôle, vous développerez et appliquerez des techniques avancées de machine learning, d'IA générative et statistiques pour améliorer l'intelligence, l'efficacité et la fiabilité des agents numériques d'Intermedia. Vous travaillerez sur des problèmes complexes impliquant des grands modèles de langage, la récupération d'informations, le comportement des agents, l'expérimentation, l'évaluation et l'optimisation pour aider à créer des agents numériques capables de comprendre les besoins des clients, d'accéder aux connaissances pertinentes et d'accomplir des tâches complexes avec succès.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec des ingénieurs IA/ML, des ingénieurs logiciels, des chefs de produit et d'autres data scientists pour transformer des idées de l'expérimentation à la production. Vous aurez une responsabilité significative dans les solutions de science des données tout en contribuant à établir de bonnes pratiques pour mesurer et améliorer continuellement la qualité de nos expériences basées sur l'IA.
Diversité, Inclusion et Égalité des Chances
Département : Dev & Engineering
Type d'emploi : Temps plein
Lieu : Portugal
Nous embauchons, promouvons et rémunérons les employés en fonction de leur capacité à assumer leurs responsabilités professionnelles, sans égard à la race, la couleur, le credo, la religion, le sexe, le genre, l'état civil, l'origine nationale, l'ascendance, l'âge, la citoyenneté, un handicap physique ou mental, l'orientation sexuelle ou toute autre base protégée par la loi applicable (collectivement désignés dans notre Code de Conduite comme « Classes Protégées »). Nous ne tolérons aucune discrimination à l'emploi sur le lieu de travail, et nous nous engageons à apporter des aménagements raisonnables pour les handicaps identifiés ou d'autres limitations, conformément aux lois applicables. Nous sommes un employeur garantissant l'égalité des chances et valorisons la diversité au sein de notre entreprise. Nous ne faisons aucune discrimination fondée sur la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le genre, l'orientation sexuelle, l'âge, l'état civil, le statut d'ancien combattant ou le statut de personne handicapée.
Description
À propos d'Intermedia
Vous recherchez une entreprise où VOTRE VOIX est entendue ? Où vous pouvez FAIRE UNE DIFFÉRENCE ? Vous vous ÉPANOUISSEZ dans un environnement de travail DYNAMIQUE ? Vous vous levez chaque matin EXCité à l'idée de travailler avec des PERSONNES GÉNIALES et de créer le SUCCÈS ENSEMBLE ? Alors Intermedia est l'endroit qu'il vous faut.
Intermedia s'est imposée comme un fournisseur leader de technologies de communication et de collaboration cloud qui permettent aux entreprises de mieux se connecter. Nous avons une solide expérience de croissance, de rentabilité et de création d'un environnement où chacun compte. Chacun. Bien que nous soyons dynamiques et, il faut l'avouer, un peu intenses, nous vous promettons que vous ne vous ennuierez pas. Vous découvrirez qu'Intermedia est un endroit où vous pourrez satisfaire votre passion pour la création et le support de technologies cloud exceptionnelles. De plus, nous cherchons toujours à promouvoir en interne et avons de nombreux employés qui sont avec nous depuis 10, 15 et 20 ans et plus !
La culture chez Intermedia est basée sur le travail d'équipe et la transparence. Nous nous tenons mutuellement responsables et nous nous soutenons toujours !
Bien que principalement à distance, ce rôle nécessite des visites occasionnelles au bureau de Coimbra ou d'Aveiro. Nous prévoyons d'ouvrir un bureau à Porto à l'avenir. Cette approche offre aux membres de l'équipe la flexibilité de travailler à distance tout en se réunissant au bureau pour la collaboration et le travail d'équipe.
Ce que vous ferez
Machine Learning & Agent Intelligence
- Développer, évaluer et améliorer les solutions de machine learning et d'IA générative qui alimentent la plateforme d'agents numériques d'Intermedia.
- Appliquer les grands modèles de langage (LLMs), le traitement du langage naturel, la récupération d'informations et d'autres techniques d'IA avancées pour améliorer la compréhension et les performances des agents.
- Développer des approches qui améliorent le raisonnement des agents, la sélection d'outils, la récupération de connaissances, la gestion du contexte, la personnalisation et l'achèvement des tâches.
- Expérimenter avec les stratégies de modèles, de prompts, de récupération d'informations et de configuration d'agents pour identifier les approches qui offrent les meilleurs résultats clients et commerciaux.
- Évaluer les modèles commerciaux et open-source et recommander les approches appropriées en fonction de la qualité, de la latence, de la scalabilité et du coût.
IA Générative & RAG
- Concevoir, développer et optimiser des solutions de génération augmentée par récupération (RAG) qui ancrent les agents numériques dans les informations pertinentes de l'entreprise et du client.
- Développer et évaluer des embeddings, des stratégies de récupération d'informations, des approches de classement, la recherche sémantique et d'autres techniques de récupération de connaissances.
- Construire et affiner des pipelines de bout en bout qui combinent les LLMs avec les systèmes de récupération d'informations, les sources de connaissances d'entreprise et les flux de travail des agents.
- Développer des approches pour améliorer la pertinence, l'exactitude et la cohérence des réponses générées par l'IA.
- Identifier et atténuer les problèmes tels que les hallucinations, la mauvaise récupération d'informations, les réponses inappropriées et d'autres modes de défaillance dans les applications d'IA générative.
Évaluation & Expérimentation
- Développer des cadres d'évaluation rigoureux pour mesurer la qualité des agents numériques, y compris l'exactitude, la pertinence, l'achèvement des tâches, la fiabilité, la sécurité et l'expérience client.
- Concevoir des expériences hors ligne et en ligne pour comparer les modèles, les prompts, les stratégies de récupération d'informations, les configurations d'agents et d'autres approches d'IA.
- Appliquer l'analyse statistique, les tests d'hypothèses, la segmentation et d'autres méthodes quantitatives pour évaluer les performances de l'IA et identifier les opportunités d'amélioration.
- Définir des métriques et des benchmarks appropriés qui relient les performances des modèles et des agents aux résultats clients et commerciaux.
- Analyser le comportement en production et les retours pour identifier les tendances, les modes de défaillance et les opportunités d'améliorer continuellement les agents numériques.
- Assurer la qualité des données et des modèles grâce à des tests complets, une validation et une évaluation des performances.
Données & Développement de Solutions
- Collecter, prétraiter, analyser et modéliser de grands volumes de données structurées et non structurées provenant de plusieurs sources.
- Utiliser Python, SQL, Spark et d'autres technologies pertinentes pour construire des solutions analytiques et de machine learning évolutives.
- Développer des fonctionnalités, des ensembles de données et des approches analytiques qui soutiennent le développement, l'expérimentation et l'évaluation des modèles.
- Collaborer avec les équipes de données et d'ingénierie pour construire et maintenir des pipelines fiables pour l'entraînement, l'évaluation et l'utilisation en production des modèles.
- Contribuer à des pipelines ML/IA évolutifs qui soutiennent l'expérimentation, le déploiement, la surveillance et l'amélioration continue.
- S'assurer que les solutions sont reproductibles, maintenables et conçues pour fonctionner efficacement à l'échelle de la production.
Collaboration
- Collaborer avec les équipes Produit, Ingénierie IA/ML, Ingénierie Logicielle et autres membres de l'équipe Data Science pour traduire les problèmes clients et commerciaux en solutions d'IA efficaces.
- Communiquer clairement les conclusions analytiques, les performances des modèles, les compromis et les recommandations aux parties prenantes techniques et non techniques.
- Participer aux revues techniques et de conception et aider à établir de bonnes pratiques pour l'expérimentation IA, l'évaluation et le développement de modèles.
- Mentorer et soutenir les data scientists moins expérimentés et contribuer au partage des connaissances au sein de l'équipe.
Ce que vous apporterez au poste
- Diplôme de licence en science des données, statistique, informatique, mathématiques, Machine Learning, analyse ou un domaine quantitatif connexe ; Master préféré.
- 4+ années d'expérience professionnelle en science des données, machine learning, IA appliquée ou un domaine analytique connexe.
- Solide expérience dans le développement et l'application de modèles de machine learning supervisés et non supervisés à des problèmes du monde réel.
- Expérience pratique avec l'IA générative, les grands modèles de langage, le NLP ou d'autres technologies d'IA modernes.
- Solides compétences en programmation en Python et expérience avec SQL et les technologies de traitement de données à grande échelle.
- Expérience avec les frameworks modernes de machine learning tels que PyTorch, TensorFlow, scikit-learn ou des technologies équivalentes.
- Solide compréhension de l'analyse statistique, de l'expérimentation, des tests d'hypothèses, de l'évaluation des modèles et de la mesure des performances.
- Expérience de travail avec de grands volumes de données structurées et non structurées.
- Capacité démontrée à cadrer de manière autonome des problèmes ambigus, à développer des approches analytiques, à évaluer des alternatives et à fournir des solutions exploitables.
- Expérience dans la prise de solutions de machine learning ou d'IA au-delà de l'expérimentation et contribution à leur déploiement et à leur exploitation dans des environnements de production.
- Compréhension de la qualité des modèles, de la qualité des données, des biais, de la fiabilité et d'autres considérations associées aux systèmes d'IA en production.
- Solides compétences en résolution de problèmes et en analyse avec la capacité de relier les résultats techniques aux résultats clients et commerciaux.
- Solides compétences en communication écrite et orale avec la capacité d'expliquer des concepts analytiques et d'IA complexes à des publics techniques et non techniques.
- Capacité à collaborer efficacement avec les équipes Data Science, Ingénierie IA/ML, Ingénierie Logicielle, Produit et commerciales.
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