Appen utvikler datagrunnlaget som støtter produkter og applikasjoner innen kunstig intelligens. Selskapet ble grunnlagt i 1996 og tilbyr skalerbare tjenester gjennom hele livssyklusen for AI-data, blant annet datainnsamling, kuratering, finjustering av modeller og overvåking. Arbeidet kombinerer menneskelig ekspertise med AI for å hjelpe virksomheter med å utnytte dataene sine mer effektivt. Med erfaring innen kunstig intelligens, rådgivning og markedsføring støtter Appen organisasjoner som utvikler og tar i bruk AI-teknologier på tvers av bransjer.
Forskningsingeniør innen anvendt AI — Appen, India (fjernarbeid)
Bli med i Appen som forskningsingeniør innen anvendt AI, der du utvikler miljøer for forsterkningslæring, LLM-pipelines og evalueringssystemer for globale programmer for AI-treningsdata. Skap gjenbrukbare forskningsressurser for ledende forskningslaboratorier og kundeprosjekter.
Beskrivelse
- Skap miljøer for forsterkningslæring og agenter for kundeanvendelser og ledende forskningslaboratorier, inkludert oppgavedesign, poengsetting og evaluering
- Utvikle referansetester og evalueringsrammeverk som vurderer modell- og datakvalitet ut fra nøyaktighet, robusthet, sikkerhet, latenstid og kostnad
- Bygg LLM-pipelines og agentsystemer for forskning, evaluering og kundeutprøvinger
- Gjennomfør finjustering, adapter- og relaterte modelleksperimenter for å forstå hvordan data og metoder påvirker modellens atferd
- Distribuer lokale og selvhostede modeller for evaluering, inferens og automatisering av arbeidsflyter
- Dokumenter eksperimenter, konfigurasjoner, datasett, resultater og kjente begrensninger for å støtte reproduserbart arbeid
- Samarbeid med GenAI Research-teamet og tverrfunksjonelle partnere for å omdanne teknisk arbeid til gjenbrukbare ressurser for kundeengasjement
Krav
- Bachelor-, master- eller doktorgrad i informatikk, ingeniørfag, maskinlæring eller en beslektet teknisk disiplin
- Minst tre års profesjonell ingeniørerfaring eller relevant bransjeerfaring innen AI/ML eller programvareutvikling
- Dokumenterte ferdigheter innen programvareutvikling, inkludert erfaring med å lage pålitelige og vedlikeholdbare AI-systemer
- Praktisk erfaring med agentsystemer, miljøer for forsterkningslæring, LLM-pipelines eller tilsvarende AI-anvendelser
- Erfaring med å lage evalueringsrammeverk, referansetester eller pipelines for modelltesting
- Evne til å håndtere tekniske utfordringer selvstendig og raskt omsette forskningsspørsmål eller ideer til fungerende løsninger
- God kunnskap om eksperimentering, reproduserbarhet og teknisk dokumentasjon
Fordeler
- Fleksible arbeidsformer
- Tilgang til verktøy, ressurser og utviklingsmuligheter som støtter kompetansebygging
- Muligheten til å løse komplekse AI-problemer på tvers av flere bransjer og regioner
- En samarbeidsorientert kultur med fokus på innovasjon, ansvarlighet, nysgjerrighet og fremragende arbeid