Wymagane, Python, NLP, AI, scikit-learn, MLFlow, TensorFlow, PyTorch, sparknlp, spacy, nltk, pyspark, pandas, numpy, azure ml studio, azure AI services
System operacyjny, Windows, Linux
O projekcie, Zbudowanie rozwiązania opartego o NLP, służącego do przetwarzania, wyszukiwania i ekstrachowania dokumentów prawnych z dużych baz danych, w Startupie działającym w branży AI Legal-Tech.
Twój zakres obowiązków, Jako Data Scientist będziesz wykorzystywać moc analizy danych i przetwarzania języka naturalnego (przy użyciu zaawansowanych narzędzi NLP, takich jak Spark NLP), aby wydobywać krytyczne informacje z dokumentów prawnych. Będziesz pracować nad rozwiązaniami z branży prawniczej. Stanowisko to łączy techniczne umiejętności w zakresie nauki o danych z dogłębnym zrozumieniem NLP w celu prowadzenia wartościowych podsumowań, ekstrakcji informacji i wyszukiwania w danych., , Dodatkowo, będziesz wnosić wiedzę techniczną (NLP), zapewniać przywództwo techniczne, kwestionować pomysły CEO, sugerować alternatywne rozwiązania (etap R&D).
ok 7 letnie doświadczenie w budowaniu rozwiązań opartych o Data Science, NLP, AI, Zaawansowane umiejętności pracy z Python i NLP, Znajomość narzędzi/rozwiązań z zakresu Cognitive AI Stemming, Tokenization, Lemmatization, Named Entity Recognition, Umiejętność pracy z wektorywymi i relacyjnymi bazami danych, Doświadczenie w pracy z narzędziami: scikit, MLFlow, TensorFlow, PyTorch, sparknlp, spaCy, NLTK, pyspark, pandas, numpy, Azure ML Studio, Azure AI services, Azure DevOps, Znajomość zagadnień z zakresu MLOps, Znajomość języka angielskiego na poziomie C1
Mile widziane, Doświadczenie z Azure Cloud, Znajomość architektury mikroserwisów, Docker, Znajomość zagadnień Serverless Computing, ISTQB Advanced Level certifications,, IREB Foundation Level,, Professional Data Engineer Certification, AI-900, AI-102, AZ-900, DP-900
Podział czasu pracy, Rozwój – 100%
Tak pracujemy, wewnątrz organizacji
Tak pracujemy nad projektem, wsparcie architekta / lidera technicznego
Takie dajemy możliwości rozwoju, branżowe platformy e-learningowe, budżet rozwojowy, czas na rozwój Twoich pomysłów, konferencje w Polsce, konferencje zagraniczne, mentoring, szkolenia wewnątrzfirmowe, szkolenia zewnętrzne, treningi umiejętności miękkich, wsparcie w przygotowaniu do bycia prelegentem, wspieramy wydarzenia dla IT, wymiana wiedzy technicznej w firmie
To oferujemy, długofalową współpracę – różnorodne projekty (działamy w ramach Software Services, Embedded Services, Data Services, Cloud Services),, możliwość rozwoju kompetencji we współpracy z naszym Center of Excellence,, dostęp do technologicznych platform e-learningowych - Treehouse, Udemy, Pluralsight,, kursy języka angielskiego – biznesowego lub angielskiego w IT,, kafeteryjny system benefitów – Motivizer,, prywatną opiekę medyczną – Luxmed,, możliwość wystąpień na naszych autorskich eventach IT – ProMEET.
Benefity, dofinansowanie zajęć sportowych, prywatna opieka medyczna, dofinansowanie nauki języków, dofinansowanie szkoleń i kursów, ubezpieczenie na życie, elastyczny czas pracy, spotkania integracyjne, pakiet relokacyjny, paczki świąteczne, program rekomendacji pracowników, inicjatywy dobroczynne
Etapy rekrutacji, Rozmowa rekrutacyjna (ok. 30 minut)., Rozmowa z CTO (1 – 1,5 godz.)
Scalo Sp. z o.o., Data inzynierze czy jesteś gotów czy jesteś gotów wykorzystać swoje doświadczenie i odegrać kluczową rolę w realizacji projektu rozwoju w obszarze data dla londyńskiej agencji marketingu wzrostu?, , Jesteśmy firmą technologiczną , która stawia na rozwój swoich speców , ale co najważniejsze współpraca z nami jest zawsze partnerska . Możesz liczyć na pełną otwartość na Twoje potrzeby i oczekiwania, rozwojowe, projektowe ale też benefitowe., , Możesz oczekiwać od w pełni transparentnego procesu rekrutacyjnego, który odbywa się miłej atmosferze, , O to wszystko ☝️ dbamy w Scalo
Tak się u nas pracuje,
PySpark scikit-learn FaaS Natural language processing (NLP) pandas Azure ML Studio Artificial intelligence (AI) Python spacy Azure Linux nltk MLOps Docker NumPy mlflow Windows Udemy TensorFlow ISTQB microservices PyTorch