RELX visā pasaulē izstrādā uz informāciju balstītus analītikas un lēmumu pieņemšanas rīkus profesionāļiem un biznesa klientiem. Tās produkti apvieno specializētu saturu, datus un tehnoloģijas, lai atbalstītu labāku lēmumu pieņemšanu un labākus rezultātus riska pārvaldības, zinātnes, tehnoloģiju un medicīnas, juridisko pakalpojumu un izstāžu jomā. RELX darbojas arī konsultāciju, veselības aprūpes un ar apdrošināšanu saistītos tirgos, palīdzot organizācijām uzlabot produktivitāti, pārvaldīt riskus, veicināt pētniecību, atbalstīt juridisko darbu un efektīvāk veikt uzņēmējdarbības darījumus.
Vecākais datu analītiķis, mākslīgā intelekta novērtēšana – dzīvības zinātnes (RELX, Gurgaon)
Novērtējiet Elsevier mākslīgā intelekta risinājumus dzīvības zinātņu jomā, izstrādājot zinātniskos etalonus un izvērtējot LLM tiesneša metodes. Palīdziet validēt produktu kvalitāti reālos zinātniskos un regulatīvos lietošanas gadījumos.
Apraksts
- Izmantojiet zinātnisko kompetenci, lai veidotu klientu vajadzībām orientētus panākumu kritērijus, novērtēšanas rubrikas un mākslīgā intelekta risinājumu pieņemšanas standartus.
- Nosakiet novērtēšanas tvērumu, metriku un scenārijus zāļu atklāšanas, izstrādes un regulatīvās apstiprināšanas jomās, izmantojot atbilstošas nozares zināšanas.
- Izveidojiet un uzturiet zinātniskās testu kopas un etalonus, kas balstīti uz reāliem dzīvības zinātņu un regulatīvajiem datiem.
- Pielāgojiet LLM tiesneša novērtēšanas metodes atsevišķiem produktiem, lietošanas gadījumiem un veiktspējas metrikām.
- Novērtējiet un uzlabojiet LLM tiesneša veiktspēju sadarbībā ar zinātniskās jomas ekspertiem.
- Veiciet gan manuālu, gan automatizētu mākslīgā intelekta ģenerēto rezultātu pārskatīšanu.
- Analizējiet neatbilstības un kļūmju veidus, sniedzot uz pierādījumiem balstītu atgriezenisko saiti par novērtēšanas kvalitāti.
- Sadarbojieties ar produktu, datu zinātnes un inženierijas komandām, lai uzlabotu to, kā mākslīgā intelekta sistēmas izmanto zinātniskos datus.
- Fiksējiet novērtēšanas rezultātus, ierobežojumus un ieteikumus, lai atbalstītu produktu uzlabojumus un lēmumus par izlaidumiem.
Prasības
- Spēcīga akadēmiskā izglītība dzīvības zinātnēs, piemēram, bioinformātikā, ķīmijinformātikā, bioķīmijā, farmakoloģijā vai saistītā disciplīnā.
- Pieredze mākslīgā intelekta vai algoritmu rezultātu novērtēšanā, salīdzinot tos ar zinātniskajiem datiem.
- Pieredze zinātnisko zināšanu izmantošanā strukturētās datu vai satura sistēmās, tostarp datubāzēs, taksonomijās, zināšanu grafos vai līdzvērtīgās vidēs.
- Praktiska izpratne par to, kā mākslīgā intelekta produkti piekļūst datiem un tos apstrādā, tostarp pamatzināšanas par datu plūsmām, API un versiju kontrolētām darbplūsmām, piemēram, GitHub.
- Spēja sadarboties, kā arī labas rakstiskās un mutiskās saziņas prasmes.
Priekšrocības
- Dažādas labbūtības programmas un iniciatīvas.
- Ģimenes atvaļinājuma noteikumi.
- Atbalsts mācību maksas kompensācijai.
- Elastīgs darba laiks.
- Darbinieku un viņu ģimeņu grupas veselības apdrošināšana.
- Grupas dzīvības un nelaimes gadījumu apdrošināšana.
- Apbalvojumi par ilggadēju darbu.
- Dāvana par jaundzimušo.
- Subsidēta ēdināšana Indijas Čennai atrašanās vietā.
- Atvaļinājums, slimības lapa, privilēģiju atvaļinājums, līdzjūtības atvaļinājums, īpašā slimības lapa, oficiālo valsts svētku dienu un maternitātes vai paternitātes atvaļinājums.
- Bezmaksas transports uz biroju un no tā Indijas Čennai atrašanās vietā.