Специалист по данным

Data Scientist

🌍 Великобритания (удалённо или гибридно — как вам удобнее!)

💰 Зависит от опыта

📈 Станьте частью нашего успеха — возможность участия в программе долевого участия в компании

🦸‍♀️ Роль 🦸‍♀️

Наша миссия — помогать крупным успешным брендам вроде Uber, Amazon, Wise, HelloFresh (и другим!) ставить клиентов в центр всего, что они делают. Используя передовые технологии в быстро развивающейся области ИИ, наша платформа Customer Experience Intelligence непрерывно анализирует явную и неявную обратную связь, чтобы клиенты могли понять, что делать дальше.

Мы ищем Data Scientist, который присоединится к команде и поможет создавать и внедрять следующее поколение этого стека.

👉 Чем вы будете заниматься:

В отличие от многих компаний, мы используем собственные кастомные модели, специализированные для обратной связи от клиентов, в разных частях стека: извлечение, поиск, переранжирование, суммаризация и анализ тональности. Мы также прагматичны и понимаем, что правильное решение может сочетать готовые LLM, индивидуально дообученные модели и иногда методы вообще без LLM. Это значит, что вы будете:

• Обучать, оценивать и итеративно улучшать ML-модели для задач по обратной связи клиентов, участвуя в наших пайплайнах fine-tuning и проводя эксперименты строго и с понятной документацией.

• Создавать и поддерживать функции на базе LLM, включая пайплайны поиска, системы переранжирования и генерацию инсайтов — с поддержкой и наставничеством старших коллег.

• Участвовать в фреймворках оценки: помогать собирать тестовые наборы, определять метрики и оценивать качество моделей в задачах классификации, извлечения и генерации.

• Работать над семантическим поиском и retrieval, развивая глубокое практическое понимание подходов на эмбеддингах и методов, которые выходят за их рамки.

• Писать чистый, хорошо протестированный код и сотрудничать с инженерами по интеграции моделей, data-пайплайнам и мониторингу.

• Работать с более широкой командой Data Science, переводя бизнес- и продуктовые требования в практичные ML-эксперименты и решения.

• Следить за актуальными исследованиями и приносить полезные идеи из литературы в обсуждения команды и эксперименты.

🧰 Что вам понадобится:

• Уверенное практическое знание архитектур трансформеров и их применения в NLP-задачах.

• Уверенное владение PyTorch, включая training loops и стандартные workflow fine-tuning моделей; знакомство с parameter-efficient техниками вроде LoRA будет плюсом.

• Опыт работы с реальными текстовыми данными в задачах классификации, извлечения, эмбеддингов или поиска — в значимом масштабе.

• Некоторый опыт instruction fine-tuning или model serving и интерес углубиться в это.

• База в классическом ML и статистике и инстинкт обращаться к более простым методам, когда это уместно.

• Знакомство с GenAI и agentic-паттернами, даже если практический продакшен-опыт ещё набирается.

• Чёткие коммуникативные навыки и умение объяснять техническую работу коллегам из других функций.

• Искренний интерес к ИИ и привычка экспериментировать — вы учитесь делая.

• Хороший ownership: вы доводите задачи до конца, а не перекладываете их на других.

➕ Будет плюсом, если вы:

• Магистр в Computer Science, Machine Learning, AI, Data Science, Computational Linguistics или смежной STEM-области.

🔎 Наш процесс найма

1. Давайте познакомимся — вы пройдёте вводное асинхронное интервью: нам интересно узнать о вас, ваших амбициях и том, чего вы ждёте от следующего шага.

2. Знакомство с вашим будущим руководителем — звонок с Aji, нашим Chief Scientist, чтобы подробнее узнать о роли и рассказать о своём опыте.

3. Покажите, как вы работаете — короткое домашнее задание.

4. Знакомство с будущей командой — встречи с людьми из Data Science, Engineering и Product, с которыми вы будете тесно работать.

5. Как наши ценности совпадают с вашими карьерными целями — звонок с сооснователем о жизни в Chattermill и о том, подходим ли мы вам для следующего этапа роста.

Наши бонусы

🤸🏽‍♂️ Гибкость и формат работы

• Гибкая работа в среде, где вы сами выбираете формат — мы доверяем тому, как вам удобно работать!

• Компенсация на обустройство домашнего рабочего места

🌴 Отпуск

• 25 дней отпуска + местные праздники, плюс дополнительный день за каждый год работы

• Выходной в день рождения

🌱 Развитие и ownership

• Годовой бюджет на обучение и развитие (растёт со стажем)

• Опционы на долю в компании — участие в её успехе

💚 Здоровье и благополучие

• Ежемесячный бюджет на здоровье и wellbeing, растущий со стажем

• Добровольная частная медицинская страховка

• Страхование жизни и защита дохода (зависит от локации)

• Программа помощи сотрудникам (зависит от локации) для дополнительной поддержки, когда она нужна

• Расширенный семейный отпуск (зависит от локации), а также отпуск по фертильности и неонатальный отпуск

🌆 Офисные плюшки

• Если вы в Лондоне — dog-friendly офис с классными занятиями, мероприятиями и террасой на крыше

💖 Наши ценности

• Мы одержимы опытом — мы серьёзно относимся к миссии избавить мир от плохого Customer Experience и сами следуем этому.

• Мы верим в силу доверия — будь то друг к другу, клиентам, партнёрам или другим стейкхолдерам, мы всегда общаемся открыто и честно.

• Мы действуем как ответственные владельцы — компании, команды, проекта или задачи: свобода принимать решения в своей зоне ответственности для нас критически важна.

• У нас общая страсть к росту и прогрессу — на всех уровнях нас мотивируют новые вызовы, даже если они кажутся недостижимыми. Мы знаем, что мы — «машины обучения», и всегда стремимся применять обратную связь и улучшаться вместе.

• Мы ставим высокие цели, но остаёмся скромными — мы собрались, чтобы создать продукт и категорию, которых ещё не было. Мы амбициозны и целимся высоко, но к цели подходим осознанно.

• Мы верим, что правильная команда — ключ к успеху — в Chattermill мы убедились, что все важные достижения — результат того, что нужные люди работают вместе, поэтому нам нужно, чтобы вы откликнулись сегодня!

🌈 Разнообразие и инклюзивность 🌈

Мы хотим создавать исключительный опыт для всех, и для этого нужен голос каждого в команде. Мы стремимся повысить разнообразие в компании и дать возможность присоединиться всем (независимо от происхождения и возможностей), даже если не все пункты требований в описании вакансии вам полностью подходят. Мы понимаем, что некоторые не решаются откликаться, если не соответствуют 100% перечисленным требованиям — мы верим в потенциал и с удовольствием рассмотрим все заявки с учётом ваших навыков и опыта; нам хотелось бы быть частью вашего роста, и мы призываем вас откликнуться!

#machinelearning #machinelearningscientist #datascience #deeplearning #LLM #ML #data #AI #PyTorch #datascientist