Appen розвиває інфраструктуру даних, на якій працюють продукти та застосунки штучного інтелекту. Заснована 1996 року компанія надає масштабовані послуги на всіх етапах життєвого циклу даних для ШІ, зокрема збирання даних, їх упорядкування, доопрацювання моделей і моніторинг. Appen поєднує людську експертизу зі штучним інтелектом, допомагаючи підприємствам ефективніше використовувати свої дані. Завдяки досвіду у сферах штучного інтелекту, консалтингу та маркетингу компанія підтримує організації, які розробляють і впроваджують технології ШІ в різних галузях.
Інженер із впровадження, дані для генеративного ШІ — Appen
Проєктуйте й оптимізуйте рішення для роботи з даними генеративного ШІ для корпоративних клієнтів Appen. Відповідайте за якість даних, валідацію, автоматизацію та створення масштабованих конвеєрів.
Опис
- Співпрацювати з корпоративними клієнтами під час проєктування, впровадження та вдосконалення рішень для роботи з даними генеративного ШІ
- Відповідати за якість переданих наборів даних
- Визначати вимоги до проєктів і узгоджувати із зацікавленими сторонами вимірювані критерії успіху
- Розробляти надійні інструкції з анотування та надавати практичні висновки щодо якості
- Перетворювати нечіткі цілі клієнтів на чітко визначені масштабовані робочі процеси
- Створювати набори даних для генеративного ШІ, що відповідають погодженим стандартам приймання та якості
- Визначати потреби у валідації й автоматизації, щоб зменшити непослідовність, обсяг ручної перевірки, доопрацювання та час валідації
- Працювати з інженерною командою над створенням масштабованих, відтворюваних і спостережуваних конвеєрів даних
- Розробляти повторно використовувані фреймворки якості та інструменти валідації для впровадження в різних проєктах
Вимоги
- Щонайменше три роки досвіду роботи на технічній посаді з взаємодією з клієнтами, наприклад в інженерії рішень, архітектурі рішень, консультуванні з питань даних або технологій чи в операційній роботі з даними
- Ступінь бакалавра в галузі комп’ютерних наук, інженерії, науки про дані, статистики або суміжної дисципліни чи еквівалентний практичний досвід
- Досвід роботи з генеративним ШІ, машинним навчанням або даними для оцінювання моделей, зокрема навчанням LLM, анотуванням чи процесами оцінювання
- Консультативний підхід до розв’язання проблем клієнтів, здатність ставити влучні запитання та допомагати зацікавленим сторонам ухвалювати обґрунтованіші рішення
- Уміння користуватися інструментами vibe coding; знання Python і SQL буде перевагою
- Готовність безпосередньо працювати з інженерними командами клієнтів і командами машинного навчання
Переваги
- Медичне страхування
- Стоматологічне страхування
- Страхування зору
- Варіанти пенсійного плану
- Оплачувана відпустка
- Гнучкі умови роботи
- Доступ до інструментів, ресурсів і можливостей професійного розвитку