中高级数据科学家

Satalia构建企业级AI系统，为WPP及其FTSE 100客户基础服务。由WPP首席AI官Daniel Hulme领导，我们运行为高自主性、去中心化组织，工程师和科学家拥有其领域端到端的主导权。我们正在构建AI系统，以在大规模多模态数据集上运行，以驱动下一代营销智能。该职位要求参与构建和迭代机器学习模型，从数据探索和特征工程到训练、评估和部署。需要实施和维护生产ML管线组件：数据预处理、模型服务、监控和重新训练工作流。需要参与构建LLM-powered系统，如提示链、评估 harnesses、RAG管线或微调工作流。需要分析大规模多模态数据集（文本、图像、视频、结构化元数据）以提取特征和见解，这些见解会喂入下游模型。需要编写干净、测试、生产质量的Python代码——不仅仅是笔记本。需要参与代码审查、设计讨论和实验回顾。我们正在寻找有2-4年构建ML模型经验的人，至少部分工作已部署到生产。需要坚实的机器学习基础：理解偏差-方差权衡、交叉验证、正则化，并能解释为什么模型表现不佳。需要在Python中工作熟练，熟悉核心ML库。需要至少在NLP/LLMs、计算机视觉、推荐系统或时间序列建模之一有经验。需要强软件工程实践——Git、测试、CI/CD、代码审查。需要对LLM和现代AI工具感兴趣。需要清晰沟通——能向技术及非技术同事解释建模选择和结果。加分项：LLM微调、提示工程或RAG系统经验。熟悉云基础设施（AWS/GCP）、Docker和编排工具。背景在营销技术、广告技术或受众建模。相关MSc或PhD，或同等深度自学习和项目经验。

2-4年构建ML模型经验，至少部分工作已部署到生产。坚实的机器学习基础：理解偏差-方差权衡、交叉验证、正则化，能解释为什么模型表现不佳。在Python中工作熟练，熟悉核心ML库。至少在NLP/LLMs、计算机视觉、推荐系统或时间序列建模之一有经验。强软件工程实践——Git、测试、CI/CD、代码审查。对LLM和现代AI工具感兴趣。清晰沟通——能向技术及非技术同事解释建模选择和结果。加分项：LLM微调、提示工程或RAG系统经验。熟悉云基础设施（AWS/GCP）、Docker和编排工具。背景在营销技术、广告技术或受众建模。相关MSc或PhD，或同等深度自学习和项目经验。

增强的养老金、人寿保险、收入保护、私人医疗；远程工作——咖啡馆、卧室、海滩——无论在哪里；真正灵活的工作时间——学校接送、志愿服务、健身房；慷慨的假期——27天假期加银行假日和增强的家庭假期；年度奖金——当Satalia表现良好时，我们所有人表现良好；有影响力的项目——专注于带来有意义的社会和环境变化；以人为核心的文化——身心健康是优先事项，也是成为好人；透明和开放的文化——你会被听到；发展——专注于发挥每个人的最佳表现。

Satalia为WPP及其富时100客户基础构建企业级AI系统。由WPP首席AI官Daniel Hulme领导，我们运行为高自主性、去中心化组织，工程师和科学家拥有其领域端到端的主导权。我们正在构建AI系统，以在大规模多模态数据集上运行，以驱动下一代营销智能。