Data Scientist / AI Engineer – Generative AI / GCP

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie i wdrażanie pipeline’ów pobierania i przetwarzania dużych wolumenów danych z rozmów, z wykorzystaniem API do analizy konwersacji oraz Cloud Storage.
• Wykorzystywanie modelowania tematów i konfigurowalnego wyodrębniania istotnych informacji do identyfikowania powtarzających się problemów klientów oraz trendów ważnych dla biznesu.
• Rozwijanie i udoskonalanie modeli analitycznych i predykcyjnych służących do analizy nastawienia rozmówców, metryk zapytań oraz skuteczności rozwiązań wspierających konsultantów.
• Konfigurowanie dashboardów analitycznych oraz eksportowanie danych z rozmów do BigQuery w celu prowadzenia zaawansowanych analiz SQL.
• Tworzenie dashboardów prezentujących kluczowe wskaźniki efektywności.
• Przygotowywanie integracji API do zastosowań produkcyjnych, w tym zarządzanie limitami zapytań, obsługa ponowień z rosnącym odstępem czasowym oraz kontrolowanie opóźnień.
• Wdrażanie usuwania lub maskowania danych umożliwiających identyfikację osób w transkrypcjach i plikach audio z wykorzystaniem Cloud DLP API.
• Zbieranie wymagań klientów oraz ustalanie harmonogramów realizacji pilotażowych projektów AI.
• Wyjaśnianie zagadnień związanych z LLM i rozwiązaniami AI interesariuszom nietechnicznym.

Nasze wymagania

• Bardzo dobra znajomość Pythona i SQL, obejmująca przetwarzanie danych, automatyzację oraz zaawansowaną analizę dużych zbiorów danych.
• Umiejętność tworzenia złożonych zapytań SQL w BigQuery, w tym z wykorzystaniem JOIN, funkcji okienkowych i agregujących.
• Doświadczenie w wykorzystywaniu bibliotek Pythona do przekształcania i analizowania danych oraz formułowania wniosków biznesowych.
• Doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań RAG oraz zarządzaniu bazami lub indeksami wektorowymi, np. pgvector w Cloud SQL lub Vertex Vector Search.
• Umiejętność definiowania i monitorowania metryk oceny systemów AI, takich jak częstotliwość halucynacji i opóźnienie predykcji, oraz oceny działania filtrów odpowiedzialnego AI.
• Mocne podstawy analizy statystycznej, w tym analizy trendów w zbiorach liczących miliony rekordów oraz prognozowania wzrostu wykorzystania usług.
• Umiejętność wizualizacji danych i prezentowania wyników analiz w sposób przydatny dla biznesu.
• Umiejętność wyjaśniania osobom nietechnicznym złożonych zagadnień dotyczących LLM, w tym różnic między pre-trainingiem a fine-tuningiem oraz pomiędzy LLM a tradycyjnym ML.
• Doświadczenie w prowadzeniu projektów dla klientów strategicznych, zbieraniu wymagań i określaniu harmonogramów pilotaży AI.

Mile widziane

• Doświadczenie z platformami Conversational AI służącymi do budowania agentów, wspierania konsultantów lub analizy rozmów.
• Znajomość Infrastructure as Code (IaC) umożliwiająca sprawne wdrażanie rozwiązań.
• Znajomość funkcjonowania contact center oraz integracji telefonicznych z wykorzystaniem SIP/RTP.

To oferujemy

• Współpracę w modelu B2B.
• Udział w rozwoju rozwiązań AI wspierających analizę doświadczeń klientów.
• Wykorzystanie technologii Google Cloud, w tym Speech-to-Text, Gemini, Vertex AI i BigQuery.
• Zakres obejmujący przetwarzanie danych, modelowanie, wizualizację oraz wdrażanie rozwiązań do środowiska produkcyjnego.
• Bezpośrednią współpracę z klientami przy definiowaniu wymagań i realizacji pilotażowych projektów AI.

Takie dajemy możliwości rozwoju

Benefity

💡Nie przegap dopasowanych ofert!

Jak wygląda proces rekrutacyjny in4ge?