Appen은 인공지능 제품과 애플리케이션을 뒷받침하는 데이터 기반을 개발합니다. 1996년에 설립된 이 회사는 데이터 수집, 데이터 큐레이션, 모델 미세 조정, 모니터링을 비롯해 AI 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 확장 가능한 서비스를 제공합니다. 사람의 전문성과 AI를 결합해 기업이 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 인공지능, 컨설팅, 마케팅 분야의 경험을 바탕으로 다양한 산업의 조직이 AI 기술을 개발하고 배포할 수 있도록 돕습니다.
응용 AI 연구 엔지니어—Appen, 인도(원격)
Appen의 응용 AI 연구 엔지니어로 합류해 글로벌 AI 학습 데이터 프로그램을 위한 강화학습 환경, LLM 파이프라인, 평가 시스템을 개발합니다. 최첨단 연구소와 고객 프로젝트를 위한 재사용 가능한 연구 자산을 만듭니다.
설명
- 고객 및 최첨단 연구소 애플리케이션을 위한 강화학습 환경과 에이전트 환경을 만들고, 작업 설계, 점수 산정, 평가를 담당합니다
- 정확성, 견고성, 안전성, 지연 시간, 비용 전반에서 모델과 데이터 품질을 평가하는 벤치마크 및 평가 하니스를 개발합니다
- 연구, 평가, 고객 시험을 위한 LLM 파이프라인과 에이전트 시스템을 구축합니다
- 데이터와 방법이 모델 동작에 미치는 영향을 파악하기 위해 파인튜닝, 어댑터 및 관련 모델 실험을 수행합니다
- 평가, 추론, 워크플로 자동화를 위해 로컬 모델과 자체 호스팅 모델을 배포합니다
- 재현 가능한 작업을 지원하도록 실험, 구성, 데이터셋, 결과, 알려진 제한 사항을 기록합니다
- GenAI 연구팀 및 여러 기능의 파트너와 협업해 기술 작업을 재사용 가능한 고객 협업 자산으로 전환합니다
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 공학, 머신러닝 또는 관련 기술 분야의 학사, 석사 또는 박사 학위
- AI/ML 또는 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 최소 3년의 전문 엔지니어링 경력 또는 관련 산업 경험
- 신뢰할 수 있고 유지 관리가 용이한 AI 시스템을 만든 경험을 포함한 탄탄한 소프트웨어 엔지니어링 역량
- 에이전트 시스템, 강화학습 환경, LLM 파이프라인 또는 유사한 AI 애플리케이션에 대한 실무 경험
- 평가 하니스, 벤치마크 또는 모델 테스트 파이프라인을 만든 경험
- 기술적 과제를 독립적으로 해결하고 연구 질문이나 아이디어를 빠르게 작동하는 솔루션으로 전환하는 능력
- 실험, 재현성, 기술 문서화에 대한 높은 이해도
복리후생
- 유연한 근무 방식
- 역량 개발을 지원하는 도구, 리소스 및 성장 기회 이용
- 여러 산업과 지역에 걸친 복잡한 AI 문제를 해결할 기회
- 혁신, 책임감, 호기심, 탁월함을 중시하는 협업 문화