Kanada
Global Relay
Conga
Staff AI Data Scientist
Kanada
Houston, Texas, United States · Canada
PythonSQLAWSGCPDockerKubernetes
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Über die Stelle
Eine Karriere, die einfach alles bietet!
Bei Conga haben wir eine Gemeinschaft geschaffen, in der sich unsere Kollegen entfalten können. Hier finden Sie Möglichkeiten, Innovationen voranzutreiben und Wachstum durch individuelle und teambezogene Weiterentwicklung zu unterstützen – und das in einem Umfeld, in dem jede Stimme zählt.
AI Data Scientist
Ein kurzer Überblick…
Als AI Data Scientist bei Conga sind Sie eine technisch versierte Führungskraft, die für die Erforschung, Entwicklung, Evaluierung und Bereitstellung der Funktionen für natürliche Sprache und machine learning verantwortlich ist, die unsere Lösungen für das Revenue Lifecycle Management antreiben. Sie arbeiten an traditionellem NLP, statistischem machine learning, deep learning und generativer KI, um komplexe Produkt- und Geschäftsprobleme zu lösen. Dabei arbeiten Sie eng mit den Engineering-, Produkt- und Data-Science-Teams zusammen, um Lösungen vom ersten Experiment bis zur produktiven Skalierung zu bringen.
Diese Rolle ist ideal für einen Wissenschaftler, der tiefgreifenden Forschungsinstinkt mit einer Hands-on-Mentalität verbindet. Sie verstehen sowohl die Theorie als auch die praktischen Kompromisse hinter NLP und ML und wissen, wie man den richtigen Ansatz basierend auf Daten, Leistung, Latenz, Kosten und geschäftlichen Anforderungen auswählt.
Warum das so wichtig ist…
Bei Conga ist KI von zentraler Bedeutung dafür, wie wir Kunden dabei helfen, ihre komplexesten kaufmännischen Dokumente und Entscheidungen zu verstehen. Verträge, Angebote und Vereinbarungen sind reich an unstrukturierten Inhalten, und diese Sprache in fundierte Erkenntnisse zu verwandeln, ist eine unserer größten Chancen.
Als AI Data Scientist helfen Sie dabei, die Anwendung von NLP und generativer KI auf unserer Plattform bei Conga zu gestalten. Ihre Arbeit wird direkten Einfluss auf die Produktintelligenz, die Modellqualität und die Erfahrung haben, auf die sich Tausende von Kunden täglich verlassen. Sie tragen außerdem dazu bei, das technische Niveau im gesamten Team durch Mentoring, strenge Bewertungsstandards und kontinuierliche angewandte Forschung zu heben.
Sie arbeiten mit einem hoch talentierten Team aus Wissenschaftlern und Ingenieuren zusammen, die sich der Lösung schwieriger Probleme widmen und Produkte unterstützen, die Kunden dabei helfen, ihre Umsatzprozesse zu optimieren und zu transformieren.
Conga optimiert kaufmännische Abläufe, damit Unternehmen als vernetzte, intelligentere Organisationen agieren können. Durch die Zusammenführung von Mitarbeitern und Prozessen, die den Handel vorantreiben, stimmt Conga Preisgestaltung, Angebotserstellung, Vertragsmanagement, Rabatte und Kommunikation aufeinander ab, sodass Teams synchron bleiben und Käufer ihre Ziele erreichen. Das Ergebnis sind fundierte Entscheidungen, konsistente Kundenerlebnisse und profitables Wachstum. Mehr als 10,000 Kunden weltweit, darunter über 50% der Fortune 100®, vertrauen auf Conga, wenn es um hohe geschäftliche Komplexität und globale Auswirkungen geht.
Standort: Houston - Hybrid, Kanada - Remote
Berichtet an: Senior Director, Science | Platform AI - R&D
Reisen
Begrenzte Reisen zu anderen Conga-Standorten auf Anfrage.
Haben wir Ihr Interesse geweckt?
Wenn dies nach der Art von Stelle klingt, die Sie lieben würden, in einem Umfeld, in dem Sie aufblühen könnten, klicken Sie bitte auf „Bewerben“. Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören!
Bevorzugtes Format für den Lebenslauf
Wir akzeptieren Lebensläufe in jedem Format, empfehlen jedoch PDF oder Textdateien. Diese Formate stellen sicher, dass die Formatierung Ihres Lebenslaufs erhalten bleibt, was es unseren Recruitern erleichtert, Ihre Bewerbung zeitnah zu prüfen.
Sie erfüllen nicht jede Anforderung für die Stelle? Studien haben gezeigt, dass Frauen und Angehörige ethnischer Minderheiten sich seltener auf Stellen bewerben, es sei denn, sie erfüllen jede einzelne Qualifikation. Bei Conga setzen wir uns für einen vielfältigen, integrativen und authentischen Arbeitsplatz ein. Wenn Sie also begeistert von dieser Rolle sind, Ihre Erfahrung aber nicht perfekt mit jeder Qualifikation in der Stellenbeschreibung übereinstimmt, ermutigen wir Sie dennoch, sich zu bewerben. Vielleicht sind Sie genau die richtige Person für diese oder andere Stellen.
Zusätzliche Informationen
Conga ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit fördert, und bietet allen Mitarbeitern und Bewerbern gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Alter, nationaler Herkunft, Behinderung, Elternschaft oder Schwangerschaftsstatus, Ehe- und Lebenspartnerschaftsstatus, sexueller Orientierung, Veteranenstatus oder anderen gesetzlich geschützten Merkmalen. Wir verstehen, dass Vorstellungsgespräche für Menschen mit Behinderungen stressig sein können. Wenn Sie angemessene Vorkehrungen benötigen, um uns Ihr bestes Selbst zu zeigen, lassen Sie es Ihren Recruiter bitte so früh wie möglich wissen. Alle Ihre Informationen werden gemäß den EEO-Richtlinien vertraulich behandelt. Conga akzeptiert keine Vermittlung durch Dritte oder Lebensläufe für unsere ausgeschriebenen Vollzeitstellen. Unaufgefordert von Drittanbietern eingereichte Lebensläufe werden als kostenfrei betrachtet.
Datenschutzerklärung für Bewerber von Conga
Die Informationen, die Sie während des Bewerbungsprozesses bereitstellen, werden gemäß der Datenschutzerklärung für Bewerber von Conga (conga.com/applicant-privacy-statement) verwendet. Mit dem Einreichen Ihrer Bewerbung erkennen Sie die in dieser Datenschutzerklärung dargelegten Bedingungen an und stimmen ihnen zu.
Was Sie leiten werden…
Angewandte Forschung & Innovation
- Erforschung und Evaluierung neuer NLP-, machine learning-, deep learning- und generativer KI-Techniken sowie die Umsetzung der vielversprechendsten Fortschritte in praktische Lösungen.
- Eigenständige Untersuchung komplexer technischer Probleme, Aufstellung von Hypothesen und Durchführung von Experimenten zum Vergleich konkurrierender Ansätze.
- Kontinuierliche Evaluierung neuer Modelle, Frameworks und Methoden sowie deren Einführung, sofern sie das Potenzial haben, Produktfunktionen und Systemleistung zu verbessern.
NLP- & Machine Learning-Entwicklung
- Konzeption und Entwicklung von Lösungen auf Basis von traditionellem NLP, statistischem ML, deep learning und Transformern unter Verwendung der jeweils passenden Algorithmen, Architekturen und Repräsentationen.
- Entwicklung von Datenpipelines, NLP-Vorverarbeitung, Merkmalsrepräsentationen, Embeddings und Trainingsdatensätzen für strukturierte und unstrukturierte Daten.
- Etablierung von Strategien zur Datenqualität, um die Zuverlässigkeit der Modelle bei sich entwickelnden Daten und Anwendungsfällen sicherzustellen.
Generative KI & LLM-Lösungen
- Entwicklung und Evaluierung von LLM- und GenAI-Lösungen unter Verwendung von Prompting, RAG, Embeddings, Vektorsuche, Fine-Tuning, Agenten und strukturierter Generierung.
- Auswahl und Optimierung von Modellen basierend auf Genauigkeit, Latenz, Kosten und geschäftlichen Anforderungen.
- Mitwirkung an der Definition, wie Conga GenAI-Funktionen auf der Plattform aufbaut, absichert und steuert.
Exzellenz in Evaluierung & Experimenten
- Konzeption strenger Experimente, Benchmarks, Evaluierungsdatensätze und statistischer Methoden zur Messung und Verbesserung von NLP-, ML- und GenAI-Systemen.
- Leitung von Fehleranalysen und Leistungsmessungen, um Ergebnisse in klare nächste Schritte zu übersetzen.
- Festlegung von Evaluierungsstandards, die vom gesamten Team übernommen und weiterentwickelt werden können.
Produktions- & Betriebsexzellenz
- Überführung von NLP- und KI-Lösungen von der Forschung und dem Prototyping bis hin zur produktiven Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlichen Optimierung.
- Zusammenarbeit mit Engineering-Teams zur Operationalisierung von Modellen in großem Maßstab mit hoher Zuverlässigkeit und Leistung.
- Proaktive Identifizierung von Model Drift, Qualitätslücken und Optimierungsmöglichkeiten in Live-Systemen.
Funktionsübergreifende Zusammenarbeit & Mentoring
- Zusammenarbeit mit Engineering-, Produkt- und Data-Science-Teams zur Lösung komplexer Probleme und zur Gestaltung der technischen Ausrichtung.
- Bereitstellung technischer Beratung und Mentoring in den Bereichen NLP, ML, Experimente und GenAI.
- Förderung einer Kultur der Neugier, wissenschaftlichen Genauigkeit und kontinuierlichen Lernens.
Mindestanforderungen
Sind Sie die Person, die wir suchen?
- Master-Abschluss in Informatik, Data Science, Computerlinguistik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Bereich. Ein Doktortitel wird bevorzugt, ist aber nicht zwingend erforderlich.
- 10+ Jahre Berufserfahrung in Data Science, machine learning, NLP oder KI, einschließlich fundierter praktischer Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von NLP- und/oder GenAI-Lösungen.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Überführung von ML-, NLP- oder GenAI-Lösungen von der Experimentierphase bis zur produktiven Bereitstellung und kontinuierlichen Optimierung.
- Nachgewiesene Fähigkeit, ergebnisoffene Forschung in praktische, messbare Ergebnisse umzusetzen.
- Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und eine Erfolgsbilanz in der effektiven Zusammenarbeit als erfahrener Individual Contributor in technischen Teams.
Technische Expertise
- Expertenkenntnisse in Python mit umfassender Anwendung von Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK, Sentence Transformers, PyTorch und TensorFlow.
- Expertenwissen in traditionellem NLP, einschließlich Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung, N-Grammen, TF-IDF, Topic Modeling, Textklassifizierung, Named Entity Recognition, Informationsextraktion, semantischer Ähnlichkeit und Information Retrieval.
- Fundiertes Verständnis von deep learning-Architekturen, einschließlich CNNs, RNNs, LSTMs, GRUs, Encoder-Decoder-Modellen, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformern.
- Fundiertes Verständnis von Transformer-basierten Sprachmodellen, einschließlich Embeddings, Pretraining, Fine-Tuning und Inferenz.
- Praktische Erfahrung mit LLMs und Foundation Models, einschließlich Prompt Engineering, RAG, Vektorsuche, Reranking, Fine-Tuning, LoRA/QLoRA, strukturierter Generierung und LLM-Evaluierung.
- Fundiertes Verständnis von Versuchsplanung, statistischen Tests, Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Optimierung und Fehleranalyse.
- Erfahrung mit NLP- und GenAI-Evaluierungsmetriken, einschließlich Precision, Recall, F1, ROC-AUC, MAP, MRR, NDCG, semantischer Ähnlichkeit, Groundedness und Relevanz.
- Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit strukturierten und unstrukturierten Daten in großem Maßstab.
- Erfahrung mit Plattformen zur verteilten Datenverarbeitung wie Spark, Databricks oder BigQuery.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Databricks, GCP, AWS oder Azure und moderner ML-Infrastruktur.
- Erfahrung mit ML-Tools wie MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Docker, Kubernetes oder Ray.
- Erfahrung mit Vektordatenbanken und Suchtechnologien wie FAISS, Elasticsearch/OpenSearch, Pinecone, Weaviate oder Milvus.
- Vertrautheit mit LLM-Anwendungs-Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder DSPy.
Wichtige Kompetenzen
Forschungstiefe
- Sie bringen fundierte theoretische Grundlagen und die Neugier mit, neue Techniken zu erforschen, während Sie stets darauf fokussiert bleiben, was das Produkt tatsächlich voranbringt.
Hands-on-Mentalität
- Sie arbeiten gerne praktisch, überführen Prototypen in produktive Systeme und übernehmen die Verantwortung für Ergebnisse weit über das erste Experiment hinaus.
Wissenschaftliche Genauigkeit
- Sie legen für sich und Ihr Team hohe Standards bei Evaluierung, Messung und evidenzbasierten Entscheidungen an.
Zusammenarbeit & Kommunikation
- Sie arbeiten effektiv funktionsübergreifend zusammen und erklären komplexe technische Konzepte klar für unterschiedliche Zielgruppen.
Technische Führung
- Sie fördern Ihr Umfeld durch Mentoring, durchdachte Anleitung und fundiertes technisches Urteilsvermögen.
Das verschafft Ihnen einen Vorteil…
- Erfahrung mit NLP im Rechtsbereich, wie z. B. NER, Dokumentenklassifizierung oder semantische Suche in juristischen Dokumenten.
- Erfahrung mit fortgeschrittenem Information Retrieval, semantischer Suche, Dokumentenintelligenz, multimodalen Modellen oder Wissensgraphen.
- Erfahrung mit parameter-effizientem Fine-Tuning, Modellquantisierung, Destillation, Inferenzoptimierung, synthetischer Datengenerierung und agentenbasierten Architekturen.
- Fortgeschrittene Kenntnisse von Cloud-KI/ML-Plattformen sowie verteiltem Training und Inferenz für groß angelegte LLM-Systeme.
- Beiträge zum Fachgebiet durch Publikationen, Patente, Open-Source-Projekte, Konferenzvorträge oder technische Artikel.
- Erfahrung in der Arbeit innerhalb agiler, funktionsübergreifender Produktentwicklungsteams.
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