Snorkel AI dezvoltă soluții specializate de date pentru echipele de învățare automată. Platforma sa Expert Data-as-a-Service ajută organizațiile să creeze și să evalueze seturi de date de instruire de înaltă calitate, sprijinind dezvoltarea mai rapidă a modelelor și aplicații de inteligență artificială mai fiabile. Compania a fost fondată în 2019, pornind de la cercetări desfășurate la Universitatea Stanford, și colaborează cu organizații din domeniile consultanței, asistenței medicale și logisticii pentru a dezvolta sisteme practice de inteligență artificială.
Inginer software senior în inteligență artificială și învățare automată la Snorkel AI (hibrid)
Inginer senior sau Staff în învățare automată, care îmbunătățește evaluarea agenților, rutarea modelelor și sistemele cu modele ajustate fin. Construirea unei infrastructuri riguroase de date AI pentru clienții enterprise ai Snorkel AI.
Descriere
- Îmbunătățirea vitezei, costului și rigorii generării și evaluării datelor AI de ultimă generație prin învățare automată și AI
- Investigarea modului în care sunt produse și evaluate datele de nivel avansat
- Formularea ipotezelor și testarea lor pe date reale de producție
- Scalarea abordărilor care demonstrează rezultate puternice
- Reducerea costurilor evaluării agenților pe orizonturi lungi prin eșantionare adaptivă, oprire timpurie fundamentată statistic, cascade de modele, stocare în cache și filtrare care prioritizează modelele ieftine
- Direcționarea solicitărilor de evaluare și judecată către modelul cu cel mai mic cost care respectă standardele de calitate, cu soluții de rezervă, monitorizare și atribuirea costurilor
- Ajustarea fină și implementarea modelelor cu ponderi deschise folosind LoRA și alte tehnici eficiente din perspectiva numărului de parametri
- Dezvoltarea unor modele care anticipează dificultatea sarcinilor pentru sistemele avansate înainte de lansare
- Crearea unor seturi de date etalon și măsurarea acurateței și calibrării sistemelor de evaluare bazate pe LLM
- Transformarea prototipurilor de cercetare în componente reutilizabile și configurabile pentru inginerii și cercetătorii de producție
- Contribuția la definirea standardelor de inginerie ML, orientarea direcției domeniului și sprijinirea echipei aflate în extindere
Cerințe
- Cel puțin cinci ani de experiență în dezvoltarea de sisteme software sau de învățare automată pentru producție, cu responsabilitate de la prototip până la producție
- Experiență practică în operarea sarcinilor de lucru LLM sau de învățare automată în producție
- Capacitatea de a raționa eficient cu privire la sisteme nedeterministe
- Cunoștințe solide de statistică și experimentare, inclusiv proiectarea experimentelor, testarea ipotezelor, eșantionarea și intervalele de încredere
- Competențe avansate în Python și inginerie software, inclusiv testare, revizuirea codului și proiectarea sistemelor
- Experiență în crearea evaluărilor și interpretarea riguroasă a rezultatelor acestora
- Identificarea proactivă a problemelor cu impact ridicat înainte ca acestea să fie atribuite oficial
- Comunicare clară între echipele de cercetare, inginerie și business
Beneficii
- Oportunități semnificative de a influența prioritățile și inițiativele
- Posibilitatea de a contribui la decizii strategice importante
- Contribuție directă la succesul continuu al Snorkel AI
- Oportunități de aprofundare a expertizei tehnice
- Oportunități de a prelua roluri de conducere
- Posibilități de dezvoltare a competențelor în mai multe funcții
- Sprijin pentru dezvoltarea carierei într-un mediu orientat spre creștere, învățare și succes comun
- Adaptări rezonabile pentru candidații și angajații cu dizabilități pe parcursul proceselor de aplicare și interviu, al desfășurării activității și al accesului la beneficiile și drepturile aferente angajării