„Snorkel AI“ kuria ekspertinėmis žiniomis grindžiamus duomenų sprendimus mašininio mokymosi komandoms. Jos „Expert Data-as-a-Service“ platforma padeda organizacijoms kurti ir vertinti aukštos kokybės mokymo duomenų rinkinius, taip spartinant modelių kūrimą ir užtikrinant patikimesnes dirbtinio intelekto taikomąsias programas. 2019 m. iš Stanforde atliktų tyrimų įkurta bendrovė bendradarbiauja su konsultavimo, sveikatos priežiūros ir logistikos sričių organizacijomis, siekdama plėtoti praktines dirbtinio intelekto sistemas.
Vyresnysis dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programinės įrangos inžinierius „Snorkel AI“ (hibridinis darbas)
Vyresnysis arba „Staff“ lygio mašininio mokymosi inžinierius, tobulinantis agentų vertinimą, modelių nukreipimą ir tiksliai suderintų modelių sistemas. Kurkite patikimą dirbtinio intelekto duomenų infrastruktūrą „Snorkel AI“ verslo klientams.
Aprašymas
- Naudodami mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą gerinkite pažangiausio dirbtinio intelekto duomenų generavimo ir vertinimo spartą, kainą bei griežtumą
- Tirkite, kaip generuojami ir vertinami pažangiausio lygio duomenys
- Kelkite hipotezes ir tikrinkite jas naudodami tikrus gamybos duomenis
- Plėskite metodus, kurie duoda gerų rezultatų
- Mažinkite ilgalaikių agentų vertinimo išlaidas taikydami adaptyvųjį atrankos metodą, statistiškai pagrįstą ankstyvą sustabdymą, modelių kaskadas, spartinančiąją atmintį ir pirmiausia pigiausio modelio parinkimą
- Nukreipkite vertinimo ir teisėjo užklausas į pigiausią kokybės standartus atitinkantį modelį, naudodami atsarginius modelius, stebėseną ir išlaidų priskyrimą
- Tiksliai derinkite ir diekite atvirų svorių modelius naudodami LoRA ir kitus parametrų požiūriu efektyvius metodus
- Kurkite modelius, kurie prieš diegimą prognozuoja pažangių sistemų užduočių sudėtingumą
- Kurkite etaloninius duomenų rinkinius ir matuokite LLM teisėjo sistemų tikslumą bei kalibravimą
- Tyrimų prototipus paverskite daugkartinio naudojimo, konfigūruojamais komponentais, skirtais gamybos inžinieriams ir tyrėjams
- Padėkite apibrėžti mašininio mokymosi inžinerijos standartus, formuokite disciplinos kryptį ir palaikykite augančią komandą
Reikalavimai
- Bent penkerių metų patirtis kuriant gamybines mašininio mokymosi arba programinės įrangos sistemas ir prisiimant atsakomybę nuo prototipo iki gamybos
- Praktinė patirtis valdant LLM arba mašininio mokymosi darbo krūvius gamybinėje aplinkoje
- Gebėjimas veiksmingai samprotauti apie nedeterministines sistemas
- Tvirti statistikos ir eksperimentavimo pagrindai, įskaitant eksperimentų planavimą, hipotezių tikrinimą, atranką ir pasikliautinuosius intervalus
- Puikūs Python ir programinės įrangos inžinerijos įgūdžiai, įskaitant testavimą, kodo peržiūrą ir sistemų projektavimą
- Patirtis kuriant vertinimus ir griežtai interpretuojant jų rezultatus
- Iniciatyvus didelio poveikio problemų nustatymas prieš oficialiai jas paskiriant
- Aiškus bendravimas su tyrimų, inžinerijos ir verslo komandomis
Privalumai
- Reikšmingos galimybės daryti įtaką prioritetams ir iniciatyvoms
- Galimybė dalyvauti priimant svarbius strateginius sprendimus
- Tiesioginis indėlis į tolesnę „Snorkel AI“ sėkmę
- Galimybės gilinti technines žinias
- Galimybės vadovauti
- Galimybės ugdyti įgūdžius keliose funkcijose
- Karjeros ugdymo pagalba augimui skirtoje aplinkoje, orientuotoje į mokymąsi ir bendrą sėkmę
- Tinkamos sąlygos kandidatams ir darbuotojams su negalia viso kandidatavimo ir pokalbių proceso metu, atliekant darbą ir naudojantis darbo privilegijomis bei išmokomis