Snorkel AI машиналық оқыту командаларына арналған сараптамалық деректер шешімдерін әзірлейді. Оның «Сараптамалық деректер қызмет ретінде» платформасы ұйымдарға жоғары сапалы оқыту деректер жиынтықтарын жасауға және бағалауға көмектесіп, модельдерді жылдамырақ әзірлеуге және сенімдірек жасанды интеллект қолданбаларын дамытуға мүмкіндік береді. Компания 2019 жылы Стэнфордтағы зерттеулер негізінде құрылған және практикалық жасанды интеллект жүйелерін ілгерілету үшін консалтинг, денсаулық сақтау және логистика салаларындағы ұйымдармен жұмыс істейді.
Snorkel AI компаниясындағы аға жасанды интеллект және машиналық оқыту бағдарламалық жасақтама инженері (гибридті)
Snorkel AI компаниясының корпоративтік клиенттеріне арналған агенттерді бағалау, модельдерді бағыттау және дәлдеп оқытылған модель жүйелерін жетілдіретін аға/жетекші машиналық оқыту инженері. Қатаң талаптарға сай AI деректер инфрақұрылымын құрады.
Сипаттама
- Машиналық оқыту мен жасанды интеллект арқылы озық AI деректерін жасау және бағалау жылдамдығын, құнын әрі қатаңдығын жақсарту
- Озық жүйелерге арналған деректердің қалай жасалып, бағаланатынын зерттеу
- Болжамдар әзірлеп, оларды нақты өндірістік деректер арқылы тексеру
- Жақсы нәтиже көрсеткен тәсілдерді ауқымдау
- Бейімделгіш іріктеу, статистикаға негізделген ерте тоқтату, модельдер каскады, кэштеу және алдымен арзан модельді пайдалану арқылы ұзақ көкжиекті агенттерді бағалау шығындарын азайту
- Бағалау және төреші сұрауларын сапа талаптарына сай келетін ең арзан модельге бағыттау, балама модельдер, мониторинг және шығындарды есепке алуды қамтамасыз ету
- LoRA және параметрлерді үнемдейтін басқа әдістер арқылы ашық салмақты модельдерді дәлдеп оқыту және іске қосу
- Озық жүйелер іске қосылғанға дейін тапсырма күрделілігін болжайтын модельдер әзірлеу
- Эталондық деректер жиындарын жасап, LLM-as-judge жүйелерінің дәлдігі мен калибрленуін өлшеу
- Зерттеу прототиптерін өндірістік инженерлер мен зерттеушілерге арналған қайта пайдаланылатын, конфигурацияланатын компоненттерге айналдыру
- ML инженериясы стандарттарын айқындауға көмектесу, бағыттың дамуын басқару және өсіп келе жатқан топқа қолдау көрсету
Талаптар
- Өндірістік машиналық оқыту немесе бағдарламалық жүйелерді әзірлеуде прототиптен өндіріске дейін толық жауапкершілік алған кемінде бес жылдық тәжірибе
- LLM немесе ML жұмыс жүктемелерін өндірісте пайдалану бойынша практикалық тәжірибе
- Детерминделмейтін жүйелер туралы тиімді пайымдай білу
- Эксперимент жобалау, гипотезаларды тексеру, іріктеу және сенімділік аралықтарын қамтитын статистика мен эксперимент жүргізудің мықты негізі
- Тестілеу, кодты қарау және жүйе жобалауды қамтитын Python және бағдарламалық инженерия бойынша жоғары деңгейлі дағдылар
- Бағалаулар жасап, олардың нәтижелерін қатаң талдау тәжірибесі
- Ресми түрде тапсырылмай тұрып, әсері жоғары мәселелерді проактивті анықтау қабілеті
- Зерттеу, инженерия және бизнес топтары арасында анық қарым-қатынас орнату
Артықшылықтар
- Басымдықтар мен бастамаларға ықпал етудің маңызды мүмкіндіктері
- Маңызды стратегиялық шешімдерде пікір білдіру мүмкіндігі
- Snorkel AI компаниясының үздіксіз табысына тікелей үлес қосу
- Техникалық тереңдікті арттыру мүмкіндіктері
- Көшбасшылық ету мүмкіндіктері
- Бірнеше функция бойынша дағдыларды дамыту мүмкіндіктері
- Оқуға және ортақ жетістікке бағытталған, өсуге бағдарланған ортада мансаптық дамуға қолдау
- Өтініш беру және сұхбаттасу процестері, жұмыс міндеттерін орындау және еңбекке қатысты жеңілдіктер мен артықшылықтарға қол жеткізу барысында мүгедектігі бар өтініш берушілер мен қызметкерлерге ақылға қонымды жағдай жасау