Snorkel AI, makine öğrenimi ekipleri için uzman veri çözümleri geliştirir. Uzman Verisi Hizmet Olarak platformu, kuruluşların yüksek kaliteli eğitim veri kümeleri oluşturmasına ve değerlendirmesine yardımcı olarak daha hızlı model geliştirme ve daha güvenilir yapay zekâ uygulamalarını destekler. Stanford’daki araştırmalardan doğan şirket, 2019 yılında kurulmuştur ve pratik yapay zekâ sistemlerini ilerletmek için danışmanlık, sağlık ve lojistik alanlarındaki kuruluşlarla çalışır.
Snorkel AI'da Kıdemli Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Yazılım Mühendisi (Hibrit)
Snorkel AI’ın kurumsal müşterileri için ajan değerlendirmesi, model yönlendirme ve ince ayarlı model sistemlerini geliştiren kıdemli/baş makine öğrenimi mühendisi. Titiz yapay zeka veri altyapıları oluşturur.
Açıklama
- Makine öğrenimi ve yapay zeka aracılığıyla en gelişmiş yapay zeka verilerinin üretilme ve değerlendirilme hızını, maliyetini ve titizliğini geliştirmek
- En gelişmiş sistemlere uygun verilerin nasıl üretildiğini ve değerlendirildiğini araştırmak
- Hipotezler geliştirmek ve bunları gerçek üretim verileriyle test etmek
- Güçlü sonuçlar gösteren yaklaşımları ölçeklendirmek
- Uyarlanabilir örnekleme, istatistiksel temelli erken durdurma, model kademeleri, önbellekleme ve önce düşük maliyetli geçiş denetimiyle uzun vadeli ajan değerlendirme maliyetlerini azaltmak
- Kalite standartlarını karşılayan en düşük maliyetli modele değerlendirme ve yargıç isteklerini yönlendirmek; geri dönüş seçenekleri, izleme ve maliyet ilişkilendirmesi sağlamak
- LoRA ve diğer parametre açısından verimli tekniklerle açık ağırlıklı modelleri ince ayarlamak ve kullanıma almak
- En gelişmiş sistemlerde kullanıma alınmadan önce görev zorluğunu tahmin eden modeller geliştirmek
- Altın veri kümeleri oluşturmak ve LLM-as-judge sistemlerinin doğruluğunu ve kalibrasyonunu ölçmek
- Araştırma prototiplerini üretim mühendisleri ve araştırmacılar için yeniden kullanılabilir, yapılandırılabilir bileşenlere dönüştürmek
- Makine öğrenimi mühendisliği standartlarının tanımlanmasına yardımcı olmak, disiplinin yönünü belirlemek ve büyüyen ekibi desteklemek
Gereksinimler
- Üretim makine öğrenimi veya yazılım sistemleri geliştirme alanında, prototipten üretime kadar sorumluluk üstlenmiş en az beş yıllık deneyim
- LLM veya makine öğrenimi iş yüklerini üretimde işletme konusunda pratik deneyim
- Belirsizlik içeren sistemler hakkında etkili akıl yürütme becerisi
- Deney tasarımı, hipotez testi, örnekleme ve güven aralıkları dahil olmak üzere istatistik ve deney konusunda güçlü temel
- Test, kod inceleme ve sistem tasarımını kapsayan ileri düzey Python ve yazılım mühendisliği becerileri
- Değerlendirmeler oluşturma ve sonuçlarını titizlikle yorumlama deneyimi
- Henüz resmen atanmadıkları halde yüksek etkili sorunları proaktif biçimde belirleme
- Araştırma, mühendislik ve iş ekipleri arasında açık iletişim kurabilme
Yan Haklar
- Öncelikleri ve girişimleri etkilemek için anlamlı fırsatlar
- Önemli stratejik kararlarda söz sahibi olma
- Snorkel AI’ın sürekli başarısına doğrudan katkı
- Teknik derinliği artırma fırsatları
- Liderlik etme fırsatları
- Birden çok işlevde beceriler geliştirme olanakları
- Öğrenmeye ve ortak başarıya odaklanan, büyüme odaklı bir ortamda kariyer gelişimi desteği
- Başvuru ve mülakat süreçleri, iş performansı ve istihdam yan haklarına ve ayrıcalıklarına erişim boyunca engelli başvuru sahipleri ve çalışanlar için makul düzenlemeler