تطوّر Snorkel AI حلول بيانات متخصصة لفرق تعلّم الآلة. وتساعد منصتها Expert Data-as-a-Service المؤسسات على إنشاء مجموعات بيانات تدريب عالية الجودة وتقييمها، بما يدعم تطوير النماذج بسرعة أكبر وتطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية. تأسست الشركة عام 2019 انطلاقًا من أبحاث أُجريت في جامعة ستانفورد، وتعمل مع مؤسسات في مجالات الاستشارات والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي عملية.
مهندس برمجيات أول في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لدى Snorkel AI (هجين)
مهندس تعلم آلة أول أو رئيسي يطوّر تقييم الوكلاء، وتوجيه النماذج، وأنظمة النماذج المضبوطة بدقة. بناء بنية تحتية صارمة لبيانات الذكاء الاصطناعي لعملاء Snorkel AI من المؤسسات.
الولايات المتحدة
كاليفورنيا208,000 US$ – 315,000 US$ / سنة
هجيندوام كاملخبيراللغة المطلوبة: الإنجليزيةمهندس تعلم الآلةمهندس ذكاء اصطناعيالوصف
- تحسين سرعة وتكلفة ودقة إنشاء بيانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتقييمها من خلال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
- دراسة كيفية إنتاج البيانات بمستوى الأنظمة المتقدمة وتقييمها
- وضع الفرضيات واختبارها باستخدام بيانات الإنتاج الفعلية
- توسيع نطاق الأساليب التي تثبت تحقيق نتائج قوية
- خفض تكاليف تقييم الوكلاء على المدى الطويل من خلال أخذ العينات التكيفي، والإيقاف المبكر المستند إلى أسس إحصائية، وتتابعات النماذج، والتخزين المؤقت، والتصفية التي تبدأ بالنماذج منخفضة التكلفة
- توجيه طلبات التقييم والتحكيم إلى النموذج الأقل تكلفة الذي يفي بمعايير الجودة، مع توفير البدائل والمراقبة وإسناد التكلفة
- ضبط النماذج مفتوحة الأوزان ونشرها باستخدام LoRA وتقنيات أخرى فعالة من حيث عدد المعلمات
- تطوير نماذج تتنبأ بصعوبة المهام للأنظمة المتقدمة قبل طرحها
- إنشاء مجموعات بيانات مرجعية وقياس دقة ومعايرة أنظمة التحكيم القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة
- تحويل النماذج الأولية البحثية إلى مكونات قابلة لإعادة الاستخدام والتهيئة لمهندسي وباحثي الإنتاج
- المساعدة في تحديد معايير هندسة تعلم الآلة، وتوجيه مسار التخصص، ودعم الفريق المتوسع
المتطلبات
- خبرة لا تقل عن خمس سنوات في بناء أنظمة تعلم آلة أو برمجيات مخصصة للإنتاج، مع تولي المسؤولية من النموذج الأولي حتى الإنتاج
- خبرة عملية في تشغيل أعباء عمل النماذج اللغوية الكبيرة أو تعلم الآلة في الإنتاج
- القدرة على الاستدلال بفعالية بشأن الأنظمة غير الحتمية
- أساس قوي في الإحصاء والتجارب، بما في ذلك تصميم التجارب، واختبار الفرضيات، وأخذ العينات، وفترات الثقة
- مهارات متقدمة في Python وهندسة البرمجيات تشمل الاختبار ومراجعة الشيفرة وتصميم الأنظمة
- خبرة في إنشاء التقييمات وتفسير نتائجها بدقة
- التعرف بشكل استباقي على المشكلات عالية التأثير قبل إسنادها رسميًا
- التواصل الواضح عبر فرق البحث والهندسة والأعمال
المزايا
- فرص مؤثرة للمساهمة في تحديد الأولويات والمبادرات
- إمكانية إبداء الرأي في القرارات الاستراتيجية المهمة
- مساهمة مباشرة في استمرار نجاح Snorkel AI
- فرص لتعميق الخبرة التقنية
- فرص لتولي أدوار قيادية
- فرص لتطوير المهارات عبر وظائف متعددة
- دعم التطور المهني ضمن بيئة تركز على النمو والتعلم والنجاح المشترك
- توفير التسهيلات المعقولة للمتقدمين والموظفين ذوي الإعاقة طوال عمليات التقديم والمقابلات وأداء العمل والوصول إلى مزايا وامتيازات التوظيف