NLU Аналитик (Удалённо)
Прямой работодатель Shastic ( elle.shastic.com )
Опыт работы любой
Shastic - это fintech стартап, помогающий банкам общаться со своими клиентами посредством обмена текстовыми сообщениями, и мы используем автоматизацию и машинный интеллект, чтобы обеспечить лучший пользовательский опыт как в рабочее время, так и после него.
В настоящее время мы работаем с почти 50 финансовыми учреждениями США по всей стране и установили прочные партнерские отношения с лидерами отрасли.
Мы ищем NLU аналитика с опытом в Машинном Обучении, применяемом к пониманию естественного языка (NLU) и системам диалога (на английском языке), чтобы помочь нам обучить и улучшить следующее поколение нашей интеллектуальной платформы обмена сообщениями.
Полный рабочий день, полностью удалённая работа.
Требования:
- Продвинутый английский
- Высокий интеллект: способность поглощать огромное количество новой информации и быстро применять её в разных контекстах.
- Изобретательность: способность видеть невидимое и находить умные решения для, казалось бы, сложных задач.
- Дисциплина: способность работать самостоятельно для достижения долгосрочной цели.
- Внимание к деталям: способность придерживаться точности и аккуратности при выполнении задачи без необходимости повторного выполнения задачи несколько раз.
- Аналитическое мышление, и опыт планирования стратегической дорожной карты продукта.
- 1 - 2 года опыта в обучении моделей понимания естественного языка с использованием Python.
Лучшие характеристики идеального кандидата
- Отличный коммуникатор, который быстро и убедительно синтезирует информацию и привлекает других.
- Ценит высокие стандарты, тяжелую работу и чрезвычайно ориентирован на результат.
- Очень любопытен от природы.
- Чувствует себя комфортно с постоянно меняющимся подходом, основанным на прямой обратной связи.
Плюс если есть опыт работы с Docker
- Плюс, если есть опыт создания облачной инфраструктуры AWS.
Тип работы: Полная занятость
Расположение: Удаленный
Заработная плата: Зависит от опыта и навыков кандидата (а мы рассматриваем любой опыт).