Appen rozvíjí datové základy, které podporují produkty a aplikace využívající umělou inteligenci. Společnost založená v roce 1996 poskytuje škálovatelné služby v celém životním cyklu dat pro AI, včetně sběru a přípravy dat, dolaďování modelů a monitorování. Appen propojuje lidské znalosti s umělou inteligencí a pomáhá podnikům efektivněji využívat jejich data. Díky zkušenostem v oblasti umělé inteligence, poradenství a marketingu podporuje organizace, které vyvíjejí a zavádějí technologie AI napříč různými odvětvími.
Výzkumný inženýr aplikované umělé inteligence — Appen, Indie (práce na dálku)
Připojte se k Appen jako výzkumný inženýr aplikované umělé inteligence a vyvíjejte prostředí pro posilované učení, LLM pipeline a systémy hodnocení pro globální programy přípravy trénovacích dat pro AI. Vytvářejte opakovaně použitelné výzkumné prostředky pro špičkové laboratoře a zákaznické projekty.
Popis
- Vytvářet prostředí pro posilované učení a agentní prostředí pro zákaznické aplikace a projekty špičkových laboratoří včetně návrhu úloh, bodování a hodnocení
- Vyvíjet benchmarky a nástroje hodnocení kvality modelů a dat z hlediska přesnosti, robustnosti, bezpečnosti, latence a nákladů
- Vytvářet LLM pipeline a agentní systémy pro výzkum, hodnocení a zákaznické zkoušky
- Provádět experimenty s dolaďováním, adaptéry a souvisejícími metodami za účelem pochopení vlivu dat a metod na chování modelů
- Nasazovat lokální modely a modely provozované ve vlastní infrastruktuře pro hodnocení, inferenci a automatizaci pracovních postupů
- Zaznamenávat experimenty, konfigurace, datové sady, výsledky a známá omezení s cílem podpořit reprodukovatelnost práce
- Spolupracovat s výzkumným týmem GenAI a mezifunkčními partnery na převodu technické práce do opakovaně použitelných podkladů pro spolupráci se zákazníky
Požadavky
- Bakalářské, magisterské nebo doktorské vzdělání v oboru informatiky, inženýrství, strojového učení nebo příbuzné technické disciplíně
- Nejméně tři roky profesionální inženýrské praxe nebo relevantní praxe v oboru AI/ML či softwarového inženýrství
- Prokazatelné schopnosti v oblasti softwarového inženýrství včetně zkušeností s vytvářením spolehlivých a udržovatelných systémů AI
- Praktické zkušenosti s agentními systémy, prostředími pro posilované učení, LLM pipeline nebo srovnatelnými aplikacemi AI
- Zkušenosti s tvorbou nástrojů hodnocení, benchmarků nebo pipeline pro testování modelů
- Schopnost samostatně řešit technické výzvy a rychle převádět výzkumné otázky či nápady do funkčních řešení
- Dobrá znalost experimentování, reprodukovatelnosti a technické dokumentace
Benefity
- Flexibilní způsoby práce
- Přístup k nástrojům, zdrojům a rozvojovým příležitostem podporujícím budování kompetencí
- Možnost řešit komplexní problémy AI napříč různými odvětvími a regiony
- Kultura spolupráce zaměřená na inovace, odpovědnost, zvídavost a excelenci