Snorkel AI는 머신러닝 팀을 위한 전문가 데이터 솔루션을 개발합니다. 이 회사의 Expert Data-as-a-Service 플랫폼은 조직이 고품질 학습 데이터 세트를 생성하고 평가할 수 있도록 지원하여 모델 개발을 가속화하고 더욱 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구현하도록 돕습니다. 2019년 스탠퍼드대학교 연구를 바탕으로 설립된 Snorkel AI는 컨설팅, 헬스케어, 물류 등 다양한 분야의 조직과 협력하며 실용적인 AI 시스템의 발전을 이끌고 있습니다.
Snorkel AI 시니어 AI 및 머신러닝 소프트웨어 엔지니어(하이브리드)
에이전트 평가, 모델 라우팅, 미세 조정 모델 시스템을 개선하는 시니어/스태프 머신러닝 엔지니어입니다. Snorkel AI의 엔터프라이즈 고객을 위한 엄격한 AI 데이터 인프라를 구축합니다.
설명
- 머신러닝과 AI를 활용해 최첨단 AI 데이터 생성 및 평가의 속도, 비용 효율성, 엄격성을 향상
- 최첨단 수준의 데이터가 생성되고 평가되는 방식을 조사
- 가설을 수립하고 실제 프로덕션 데이터를 바탕으로 검증
- 높은 성과를 입증한 접근 방식을 확장
- 적응형 샘플링, 통계적으로 근거 있는 조기 중단, 모델 캐스케이드, 캐싱, 저비용 우선 게이팅을 통해 장기 에이전트 평가 비용을 절감
- 품질 기준을 충족하는 가장 저렴한 모델로 평가 및 판정 요청을 전달하고, 대체 모델, 모니터링, 비용 귀속을 운영
- LoRA 및 기타 매개변수 효율적 기법으로 오픈 웨이트 모델을 미세 조정하고 배포
- 최첨단 시스템에 도입하기 전에 작업 난이도를 예측하는 모델을 개발
- 골든 데이터셋을 만들고 LLM-as-judge 시스템의 정확도와 보정 수준을 측정
- 연구 프로토타입을 프로덕션 엔지니어와 연구자가 재사용하고 구성할 수 있는 컴포넌트로 전환
- ML 엔지니어링 표준 수립, 전문 분야의 방향성 제시, 성장하는 팀 지원에 기여
지원 자격
- 프로덕션 머신러닝 또는 소프트웨어 시스템을 구축한 5년 이상의 경험이 있으며, 프로토타입부터 프로덕션까지 전 과정을 주도할 수 있는 역량
- 프로덕션 환경에서 LLM 또는 ML 워크로드를 운영한 실무 경험
- 비결정적 시스템을 효과적으로 분석할 수 있는 능력
- 실험 설계, 가설 검정, 샘플링, 신뢰구간을 포함한 통계 및 실험에 대한 탄탄한 기초
- 테스트, 코드 리뷰, 시스템 설계를 아우르는 고급 Python 및 소프트웨어 엔지니어링 역량
- 평가를 만들고 그 결과를 엄격하게 해석한 경험
- 공식적으로 할당되기 전에 영향력이 큰 문제를 주도적으로 식별하는 자세
- 연구, 엔지니어링, 비즈니스 팀 간에 명확하게 소통하는 능력
복리후생
- 우선순위와 주요 이니셔티브에 의미 있는 영향을 미칠 기회
- 중요한 전략적 의사결정에 의견을 제시할 수 있는 기회
- Snorkel AI의 지속적인 성공에 직접 기여할 기회
- 기술적 전문성을 확장할 기회
- 리드할 기회
- 여러 기능에 걸쳐 역량을 개발할 기회
- 학습과 공동의 성공에 초점을 둔 성장 지향적 환경에서 경력 개발 지원
- 지원 및 면접 과정, 직무 수행, 고용 혜택과 권리를 이용하는 전 과정에서 장애가 있는 지원자와 직원에게 합리적인 편의를 제공