Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Data Scientist – RAG & Document Intelligence

seniorremoteWarszawa, PLСкор 68/1002д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
PythonRAGNLPLLMDataLakesAzure Appsawsazureclouddatabricksdelta lakeembeddings
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
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
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs