AI Scientist in Kielce

Opis stanowiska: AI Scientist (Specjalista) buduje i udoskonala modele uczenia maszynowego w Centrum Wsparcia AI firmy Pearson (C4E). C4E to mały zespół, który pomaga szerszemu biznesowi podejmować dobre decyzje dotyczące AI i skutecznie realizować projekty. Ta rola znajduje się na praktycznym końcu tej pracy: przekształcanie rzeczywistych problemów z zespołów produktowych, danych i inżynierii w działające prototypy i modele.

Kluczowe obowiązki:

• Implementacja, dostosowywanie i ocena modeli uczenia maszynowego (klasyczne ML i generatywne AI) w zależności od wymagań problemu, w tym rozwój agentów.
• Ścisła współpraca z menedżerami produktów, inżynierami danych i ekspertami dziedzinowymi w celu zrozumienia potrzeb zespołów, przetłumaczenia tego na jasne podejście techniczne i dostarczenia konkretnych rozwiązań.
• Udział w dyskusjach dotyczących projektowania modeli z wyraźnym punktem widzenia na kompromisy: dokładność, opóźnienie, koszt i dostępność danych.
• Udział w przeglądach kodu jako recenzent i współtwórca, utrzymując jakość i wspólne standardy w zespole.
• Dokumentowanie eksperymentów w sposób szczegółowy: co zostało wypróbowane, jakie były wyniki, jakie były ograniczenia i co powinno się wydarzyć dalej.
• Dzielenie się wiedzą techniczną z zespołem, zwłaszcza podczas pracy z nowymi metodami lub narzędziami, poprzez pisemne opracowania, krótkie sesje lub inne odpowiednie formy.
• Zaangażowanie zespołów Odpowiedzialnego AI, Danych i Platform wcześnie, aby rozwiązania spełniały odpowiednie standardy zanim problemy się nagromadzą.

Oczekiwane rezultaty:

• Działające prototypy i wdrożenia modeli, które spełniają rzeczywiste potrzeby zespołu, a nie tylko dosłowne wymagania.
• Terminowa dostawa z jasną komunikacją, gdy coś jest zagrożone opóźnieniem.
• Raporty eksperymentalne obejmujące metodologię, wyniki, tryby awarii i następne kroki.
• Dokumentacja wystarczająco jasna, aby kolega mógł przejąć i kontynuować pracę.
• Wkład w przeglądy kodu i naukę zespołową, który pozostawia wspólną wiedzę lepszą niż była wcześniej.

Wymagane kwalifikacje:

• Praktyczne doświadczenie w szkoleniu, ocenie i iteracji modeli ML lub głębokiego uczenia.
• Silne umiejętności programowania w Pythonie oraz znajomość standardowego stosu ML (np. PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face).
• Umiejętność przekształcania niejasnych wymagań w sensowny plan techniczny.
• Umiejętność jasnego wyjaśniania decyzji technicznych osobom, które nie są specjalistami w dziedzinie danych, oraz gotowość do dostosowywania się na podstawie opinii.

Preferowane kwalifikacje / Miłe do posiadania:

• Doświadczenie z LLM lub generatywnym AI, w tym dostosowywaniem, oceną lub inżynierią zapytań.
• Znajomość technologii edukacyjnej, oceniania lub obszarów związanych z nauką języków.
• Doświadczenie w pracy z danymi niestrukturalnymi: tekstem, dźwiękiem lub multimodalnymi wejściami.
• Podstawowa wiedza na temat zasad odpowiedzialnego AI i ich zastosowania w praktyce.
• Znajomość narzędzi ML w chmurze (AWS, Azure, GCP) lub procesów MLOps.

Kto jesteśmy: W Pearson naszym celem jest proste: pomóc ludziom zrealizować życie, które sobie wyobrażają poprzez naukę. Wierzymy, że każda okazja do nauki to szansa na osobisty przełom. Jesteśmy światową firmą zajmującą się nauką przez całe życie. Dla nas nauka to nie tylko to, co robimy. To, kim jesteśmy.

Pearson jest pracodawcą równych szans i członkiem E-Verify. Decyzje dotyczące zatrudnienia opierają się na kwalifikacjach, zasługach i potrzebach biznesowych. Kwalifikowani kandydaci będą brani pod uwagę do zatrudnienia bez względu na rasę, pochodzenie etniczne, kolor skóry, religię, płeć, orientację seksualną, tożsamość płciową, ekspresję płci, wiek, pochodzenie narodowe, status weterana chronionego, status niepełnosprawności lub jakąkolwiek inną grupę chronioną przez prawo.