加入一个由行业和科学领导者组成的团队，通过最先进的人工智能和机器学习技术实现创新的愿景。我们正在解决客户在人工智能/机器学习和尖端云基础设施交叉领域的激动人心的挑战，其中自然语言处理是我们所做和为客户提供的核心领域之一。
你将做什么
提供机器学习方法论领导。
使用人工智能/机器学习解决自然语言处理任务和困难挑战，主要用于内部项目（即我们的产品提供）和外部项目（例如客户项目）。
使用各种开源和机器学习原理和技术（包括但不限于经典机器学习，如逻辑回归、支持向量机、神经网络、聚类，以及包括CNN、RNN、Transformer、Seq2Seq、BERT在内的深度学习）构建认知服务的最先进模型。
为新的或现有的企业问题设计和构思使用机器学习/深度学习/自然语言处理解决方案的各种概念验证。
与科学家和软件工程师合作，构建我们的人工智能/机器学习基础设施、服务和解决方案的各个部分，并通过向高度技术的观众展示解决方案，有效地沟通解决外部和内部股东的产品挑战。
向具有有限或无机器学习解决方案经验的观众有效地展示高度技术和复杂的解决方案和架构。
你能为我们的团队带来什么
你在数学和统计模型方面有深入的知识和工作经验。
你知道如何利用最先进的云技术 - AWS、GCP、Azure、Heroku或类似的技术。
你能够使用Python和最先进的机器学习库（例如PyTorch、Tensorflow、MxNet）构建模型。
能够快速熟悉机器学习的新方法，并将其应用于实际问题和平台。
你一直在探索或从事最新的深度学习在自然语言处理方面的进展，例如深度语义搜索、大型语言模型（例如BLOOM和GPT-3）以及对话和认知通信技术，如聊天机器人和虚拟助手。
你能够在最少的监督下工作，与技术同行、非技术合作伙伴和整体公司目标保持强烈的一致性。
你能够积极影响和领导其他数据科学家（在你的团队内部和其他科学家社区内）的科学项目和倡议。
你喜欢并擅长在快速合作的环境中工作。
你的资质
计算机科学、物理学、电气工程、统计学或数学等相关领域的高级学位（博士学位优先），最好专攻人工智能、机器学习、语音识别、自然语言处理、运筹学或相关领域。
在设计和实施大规模机器学习模型方面有4年以上经验，并在大规模生产环境中部署过这些模型。
使用Python、C++或Java等机器学习语言处理数据并得出洞察的经验。
深入理解数据结构、算法和出色的问题解决能力。
有敏捷和迭代开发以及DevOps流程方面的经验或意愿学习和工作。
此外，你还具备
在统计学、数学模型、多元和深度学习算法方面有丰富的经验和理解，这些都是非常重要的！
具备云原生框架工具和产品的经验。
一个令人印象深刻的Google Scholar作品集。
在开源机器学习平台、工具和项目的启动或贡献方面有良好的记录。 
纽约