Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Data Scientist – RAG & Document Intelligence

SeniorremoteWarszawa, PL →2 tydz. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
PythonRAGNLPLLMDataLakesAzure Appsawsazureclouddatabricksdelta lakeembeddings
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
Craftware is a technology company of over 500 experts, empowering large organizations to solve complex business challenges with modern IT solutions - from sales systems and automation to data platforms and AI. We operate where technology must be reliable, secure, and scalable. We deliver end-to-end projects: from analysis and architecture through implementation to development and maintenance. We are a trusted partner of industry leaders such as Salesforce, Veeva, UiPath, and Databricks. Model: remote Engagement: full-time Role summary You’ll join one of the most exciting AI initiatives at an international Consumer Health company: a platform that lets business users retrieve, synthesize, and act on knowledge locked inside complex enterprise documents, using plain language. This is a greenfield, research-meets-engineering role. You’ll design, experiment with, and implement a context-aware, multi-agent AI system, with real influence over model selection, retrieval strategies, and quality standards. Accuracy is the product here: you’ll own the quality bar and have the mandate to keep raising it for business users across commercial, marketing, product supply, and R&D. Responsibilities Optimize RAG pipelines through experimentation: systematically test parsing and chunking strategies, embedding models, retrieval algorithms, re-ranking approaches, and context assembly techniques to maximize answer quality and minimize hallucination. Drive document intelligence: evaluate and benchmar
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs