Snorkel AI розробляє експертні рішення у сфері даних для команд, що працюють із машинним навчанням. Її платформа Expert Data-as-a-Service допомагає організаціям створювати й оцінювати високоякісні навчальні набори даних, прискорюючи розроблення моделей і підвищуючи надійність застосунків на основі ШІ. Заснована у 2019 році на основі досліджень Стенфордського університету, компанія співпрацює з організаціями у сферах консалтингу, охорони здоров’я та логістики, сприяючи розвитку практичних систем ШІ.
Провідний інженер із прикладного ШІ, корпоративні рішення на базі ШІ
Керуйте клієнтськими проєктами з генеративного ШІ та машинного навчання у Snorkel AI — від визначення завдань і дослідження даних до впровадження. Створюйте RAG-системи, агентні робочі процеси, фреймворки оцінювання та багаторазово використовувані інструменти для корпоративних застосунків.
Опис
- Співпрацюйте з клієнтами, щоб визначати завдання, розробляти й упроваджувати рішення на основі генеративного ШІ та машинного навчання.
- Створюйте індивідуальні підходи за допомогою сучасних інструментів ШІ, одночасно допомагаючи розвивати платформу та інструменти Snorkel AI.
- Розробляйте прикладні системи ШІ, зокрема застосунки з генерацією з доповненим пошуком, конвеєри донавчання, методи розроблення промптів і агентні робочі процеси.
- Створюйте доповнені набори даних із реального світу та надійні процеси оцінювання, що підвищують надійність, прозорість і довіру зацікавлених сторін.
- Розвивайте й підтримуйте відносини з керівниками клієнтів та іншими ключовими зацікавленими сторонами.
- Працюйте з командами Solutions і Product на етапі передпродажу, щоб розуміти потреби клієнтів, визначати пріоритети дорожньої карти та планувати проєкти.
- Стандартизуйте успішні рішення й посилюйте внутрішні інструменти та практики разом з іншими інженерами з прикладного ШІ.
- Пояснюйте зацікавленим сторонам кількісні можливості, методологічні компроміси та відповідні варіанти використання Snorkel AI.
- Передавайте продуктовим командам відгуки клієнтів про нові методи ШІ та робочі процеси в галузі науки про дані.
- Проводьте воркшопи, які допомагають клієнтам використовувати й розуміти впроваджені рішення.
- Досліджуйте та застосовуйте провідні методи генеративного ШІ й машинного навчання для розв’язання завдань клієнтів.
Вимоги
- Ступінь бакалавра в кількісній галузі, наприклад у комп’ютерних науках, інженерії, математиці або статистиці, або еквівалентні освіта й досвід.
- Щонайменше три роки досвіду роботи з клієнтами над проєктуванням і впровадженням рішень у сфері ШІ або машинного навчання.
- Володіння Python і сильні навички розроблення програмного забезпечення, зокрема модульною архітектурою, тестуванням, профілюванням і пакуванням.
- Досвід роботи із сучасними інструментами та бібліотеками Python, такими як pydantic, mypy, pytest, poetry, FastAPI, msgspec, Ray і Airflow.
- Поглиблені знання всього стеку прикладного ШІ, зокрема scikit-learn, PyTorch, Hugging Face Transformers, FAISS, pandas, Spark, Chroma, Weaviate, підготовки синтетичних наборів даних, процесів оцінювання, оркестрації LLM, LlamaIndex, LangGraph і CrewAI.
- Підтверджена здатність керувати стратегічними клієнтськими проєктами та працювати з представниками бізнесу для досягнення успішних результатів у машинному навчанні.
- Сильний інтерес до навчання, розвитку користувачів і обміну знаннями.
- Відмінні навички презентації для технічної та керівної аудиторії.
- Здатність працювати в динамічному середовищі, керуючи пріоритетами кількох проєктів.
- Готовність до відряджень до 25% робочого часу на рік.
Переваги
- Частка в капіталі входить до кожної пропозиції.
- Можливості формувати пріоритети, очолювати ініціативи та впливати на важливі стратегічні рішення.
- Кілька напрямів для поглиблення технічних знань, розвитку лідерських якостей і набуття навичок у різних функціях.
- Підтримка кар’єрного розвитку в робочому середовищі, зосередженому на зростанні, навчанні та спільному успіху.
- Розумні пристосування доступні кандидатам і працівникам з інвалідністю протягом усього процесу подання заявки, співбесіди та працевлаштування.