Wir verwenden technische Cookies und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Yandex Metrica (Daten werden auf Servern in Russland gespeichert) läuft nur mit Ihrer Einwilligung. Wir verkaufen keine Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Stellen und Unternehmensseiten sind für alle offen; Links zu den Anzeigen und Ihre persönliche Stellenauswahl gibt es nach der Registrierung. Registrieren →
← Alle Stellen

Gen AI Data Scientist

4 Locationsvor 1 Wo.
Markteinblicke
📊 AI / ML / Data Science: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
awsazurecloudnltkpythonpytorchspacytensorflow
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung

It's fun to work in a company where people truly BELIEVE in what they are doing! We're committed to bringing passion and customer focus to the business. Job Title: Data Scientist with GenAI Experience Job Summary: We are seeking an experienced Data Scientist with a focus on Gen AI and a minimum of 5 years of industry experience.

The ideal candidate will have a strong background in machine learning, statistical analysis, and data modeling, with a specific emphasis on extracting insights from textual data. This role involves working on complex NLP projects to derive meaningful patterns and knowledge from large datasets. Key

Responsibilities
  • **NLP Model Development:** - Develop and implement NLP models for various applications, including text classification, sentiment analysis, entity recognition, and language translation. - Utilize machine learning and deep learning techniques to extract valuable information from unstructured text. 2. **Text Preprocessing:** - Preprocess and clean large volumes of text data to prepare it for analysis. - Implement techniques such as tokenization, stemming, and lemmatization. 3. **Feature Engineering:** - Identify and engineer relevant features from text data to improve model performance. - Implement techniques to capture semantic relationships within the data. 4. **Model Training and Evaluation:** - Train, fine-tune, and validate NLP models using appropriate algorithms. - Evaluate model performance using metrics such as precision, recall, F1
Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs