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.
포워드 디플로이 엔지니어, 생성형 AI 데이터 — Appen
Appen의 엔터프라이즈 고객을 위한 생성형 AI 데이터 솔루션을 설계하고 최적화합니다. 데이터 품질, 검증, 자동화 및 확장 가능한 파이프라인 제공을 주도합니다.
설명
- 엔터프라이즈 고객과 협력하여 생성형 AI 데이터 솔루션을 설계, 배포 및 개선
- 제공 데이터 세트의 품질을 책임짐
- 프로젝트 요구사항을 수립하고 측정 가능한 성공 기준에 대해 이해관계자의 합의를 이끌어 냄
- 견고한 주석 작성 지침을 개발하고 실행 가능한 품질 인사이트를 도출
- 불명확한 고객 목표를 명확하게 정의된 확장 가능한 워크플로로 전환
- 합의된 승인 기준과 품질 기준을 충족하는 생성형 AI 데이터 세트를 제작
- 불일치, 수동 검토, 재작업 및 검증 시간을 줄이기 위한 검증과 자동화 요구사항을 구체화
- 엔지니어링 팀과 협력하여 확장 가능하고 재현 가능하며 관측 가능한 데이터 파이프라인을 구축
- 여러 프로젝트에 적용할 수 있는 재사용 가능한 품질 프레임워크와 검증 도구를 개발
지원 자격
- 솔루션 엔지니어링, 솔루션 아키텍처, 데이터 또는 기술 컨설팅, 데이터 운영 등 고객 대면 기술 직무에서 3년 이상의 경력
- 컴퓨터 과학, 공학, 데이터 과학, 통계학 또는 관련 분야의 학사 학위 또는 이에 상응하는 실무 경험
- 생성형 AI, 머신러닝 또는 모델 평가 데이터 관련 경험. LLM 학습, 주석 작성 또는 평가 워크플로 경험 포함
- 컨설팅 방식으로 고객 문제를 해결하고, 날카로운 질문을 통해 이해관계자가 더 나은 결정을 내리도록 지원하는 능력
- 바이브 코딩 도구를 사용할 수 있는 능력. Python 및 SQL 활용 능력 보유 시 우대
- 고객의 엔지니어링 팀 및 머신러닝 팀과 직접 협업할 수 있는 역량
복리후생
- 의료 보험 보장
- 치과 보험 보장
- 시력 보험 보장
- 퇴직연금 제도 선택 사항
- 유급 휴가
- 유연한 근무 방식
- 도구, 리소스 및 전문성 개발 기회 이용
