Appen utvecklar datafundamenten som stödjer produkter och tillämpningar inom artificiell intelligens. Företaget grundades 1996 och erbjuder skalbara tjänster genom hela AI-datans livscykel, inklusive datainsamling, kurering, finjustering av modeller och övervakning. Arbetet kombinerar mänsklig expertis med AI för att hjälpa företag att använda sina data mer effektivt. Med erfarenhet inom artificiell intelligens, konsulttjänster och marknadsföring stödjer Appen organisationer som utvecklar och implementerar AI-teknik i olika branscher.
Tillämpad AI-forskningsingenjör — Appen, Indien (distans)
Bli en del av Appen som forskningsingenjör inom tillämpad AI och utveckla miljöer för förstärkningsinlärning, LLM-pipelines och utvärderingssystem för globala program för träningsdata till AI. Skapa återanvändbara forskningsresurser för ledande forskningslaboratorier och kundprojekt.
Beskrivning
- Skapa miljöer för förstärkningsinlärning och agenter för kundtillämpningar och ledande forskningslaboratorier, inklusive uppgiftsdesign, poängsättning och utvärdering
- Utveckla riktmärken och utvärderingsramverk som bedömer modell- och datakvalitet utifrån noggrannhet, robusthet, säkerhet, fördröjning och kostnad
- Bygg LLM-pipelines och agentsystem för forskning, utvärdering och kundförsök
- Genomför finjustering, adapter- och relaterade modellexperiment för att förstå hur data och metoder påverkar modellbeteende
- Distribuera lokala och egenhostade modeller för utvärdering, inferens och automatisering av arbetsflöden
- Dokumentera experiment, konfigurationer, datauppsättningar, resultat och kända begränsningar för att stödja reproducerbart arbete
- Samarbeta med GenAI Research-teamet och tvärfunktionella samarbetspartner för att omvandla tekniskt arbete till återanvändbara resurser för kundengagemang
Krav
- Kandidat-, master- eller doktorsexamen i datavetenskap, teknik, maskininlärning eller ett närliggande tekniskt område
- Minst tre års yrkeserfarenhet inom teknik eller relevant branscherfarenhet av AI/ML eller programvaruutveckling
- Dokumenterad förmåga inom programvaruutveckling, inklusive erfarenhet av att skapa tillförlitliga och underhållbara AI-system
- Praktisk erfarenhet av agentsystem, miljöer för förstärkningsinlärning, LLM-pipelines eller jämförbara AI-tillämpningar
- Erfarenhet av att skapa utvärderingsramverk, riktmärken eller pipelines för modelltestning
- Förmåga att självständigt hantera tekniska utmaningar och snabbt omvandla forskningsfrågor eller idéer till fungerande lösningar
- Goda kunskaper om experimentering, reproducerbarhet och teknisk dokumentation
Förmåner
- Flexibla arbetssätt
- Tillgång till verktyg, resurser och utvecklingsmöjligheter som stödjer kompetensutveckling
- Möjlighet att lösa komplexa AI-problem inom flera branscher och regioner
- En samarbetsinriktad kultur med fokus på innovation, ansvarstagande, nyfikenhet och hög kvalitet