Snorkel AI mashinaviy o‘qitish jamoalari uchun ekspert ma’lumotlar yechimlarini ishlab chiqadi. Uning Ekspert ma’lumotlar xizmat sifatida platformasi tashkilotlarga yuqori sifatli o‘qitish ma’lumotlar to‘plamlarini yaratish va baholashda yordam berib, modellarni tezroq ishlab chiqish hamda ishonchliroq sun’iy intellekt ilovalarini yaratishni qo‘llab-quvvatlaydi. Kompaniya 2019-yilda Stenforddagi tadqiqotlar asosida tashkil etilgan bo‘lib, amaliy sun’iy intellekt tizimlarini rivojlantirish uchun konsalting, sog‘liqni saqlash va logistika sohalaridagi tashkilotlar bilan hamkorlik qiladi.
Snorkel AI kompaniyasida katta sun’iy intellekt va mashinaviy o‘qitish dasturiy ta’minot muhandisi (gibrid)
Snorkel AI’ning korporativ mijozlari uchun agentlarni baholash, modellarni yo‘naltirish va nozik sozlangan model tizimlarini takomillashtiradigan katta/staff darajasidagi mashinaviy o‘qitish muhandisi. Puxta AI ma’lumotlar infratuzilmasini yaratadi.
Tavsif
- Mashinaviy o‘qitish va sun’iy intellekt orqali ilg‘or AI ma’lumotlarini yaratish va baholash tezligi, xarajati hamda puxtaligini yaxshilash
- Ilg‘or tizimlar uchun ma’lumotlar qanday yaratilishi va baholanishini o‘rganish
- Gipotezalar ishlab chiqish va ularni haqiqiy ishlab chiqarish ma’lumotlari asosida sinash
- Kuchli natijalarni ko‘rsatgan yondashuvlarni kengaytirish
- Moslashuvchan tanlash, statistik asoslangan erta to‘xtatish, modellar kaskadi, keshlash va avval arzon modeldan foydalanish orqali uzoq muddatli agentlarni baholash xarajatlarini kamaytirish
- Baholash va hakam so‘rovlarini sifat standartlariga javob beradigan eng arzon modelga yo‘naltirish, zaxira variantlar, monitoring va xarajatlarni hisobga olishni ta’minlash
- LoRA va parametrlar tejamkorligiga asoslangan boshqa usullar yordamida ochiq og‘irlikli modellarni nozik sozlash va ishga tushirish
- Ilg‘or tizimlar ishga tushirilishidan oldin vazifa murakkabligini bashorat qiluvchi modellar yaratish
- Oltin ma’lumotlar to‘plamlarini yaratish hamda LLM-as-judge tizimlarining aniqligi va kalibrlanishini o‘lchash
- Tadqiqot prototiplarini ishlab chiqarish muhandislari va tadqiqotchilari uchun qayta foydalaniladigan, sozlanadigan komponentlarga aylantirish
- ML muhandisligi standartlarini belgilashga yordam berish, yo‘nalish rivojini boshqarish va kengayib borayotgan jamoani qo‘llab-quvvatlash
Talablar
- Ishlab chiqarishdagi mashinaviy o‘qitish yoki dasturiy tizimlarni yaratishda prototipdan ishlab chiqarishgacha to‘liq mas’uliyat bilan kamida besh yillik tajriba
- LLM yoki ML ish yuklamalarini ishlab chiqarishda ishlatish bo‘yicha amaliy tajriba
- Deterministik bo‘lmagan tizimlar haqida samarali fikr yurita olish
- Eksperimentlarni loyihalash, gipotezalarni sinash, tanlash va ishonch oraliqlarini o‘z ichiga olgan statistika va tajriba o‘tkazish bo‘yicha mustahkam bilim
- Testlash, kodni ko‘rib chiqish va tizim dizaynini qamrab oluvchi ilg‘or Python hamda dasturiy muhandislik ko‘nikmalari
- Baholashlarni yaratish va ularning natijalarini puxta talqin qilish tajribasi
- Rasmiy ravishda topshirilishidan oldin katta ta’sirga ega muammolarni faol aniqlash
- Tadqiqot, muhandislik va biznes jamoalari o‘rtasida aniq muloqot qila olish
Imtiyozlar
- Ustuvor yo‘nalishlar va tashabbuslarga ta’sir ko‘rsatish uchun mazmunli imkoniyatlar
- Muhim strategik qarorlarda o‘z fikrini bildirish imkoniyati
- Snorkel AI’ning davomiy muvaffaqiyatiga bevosita hissa qo‘shish
- Texnik chuqurlikni oshirish imkoniyatlari
- Yetakchilik qilish imkoniyatlari
- Bir nechta funksional yo‘nalishlarda ko‘nikmalarni rivojlantirish imkoniyatlari
- O‘rganish va umumiy muvaffaqiyatga yo‘naltirilgan, o‘sishga qaratilgan muhitda karyera rivojini qo‘llab-quvvatlash
- Ariza topshirish va suhbat jarayonlari, ish faoliyati hamda mehnat imtiyozlari va huquqlaridan foydalanish davomida nogironligi bo‘lgan arizachilar va xodimlar uchun oqilona sharoitlar