Snorkel AI 为机器学习团队开发专家数据解决方案。其专家数据即服务平台帮助组织创建和评估高质量训练数据集，从而加快模型开发，并提升人工智能应用的可靠性。公司于 2019 年脱胎于斯坦福大学的研究，现与咨询、医疗保健和物流等领域的组织合作，推动实用型人工智能系统的发展。
资深应用人工智能工程师，企业人工智能解决方案
在 Snorkel AI 领导面向客户的生成式人工智能和机器学习项目，负责从范围界定、数据探索到部署的全过程。构建 RAG 系统、智能体工作流、评估框架和可复用工具，服务企业应用。
描述
- 与客户合作，确定生成式人工智能和机器学习解决方案的范围、开发方案并完成部署。
- 使用先进的人工智能工具制定定制化方案，同时参与塑造 Snorkel AI 的平台和工具体系。
- 构建应用人工智能系统，包括检索增强生成应用、微调流程、提示工程方法和智能体工作流。
- 生成增强型真实世界数据集，并建立稳健的评估流程，以提升可靠性、透明度和利益相关者的信心。
- 与客户高管及其他关键利益相关者建立并维护关系。
- 与售前解决方案团队和产品团队合作，了解客户需求、确定产品路线图优先级并规划项目合作。
- 与其他应用人工智能工程师一起，将成功方案标准化，并强化内部工具和实践。
- 向利益相关者解释 Snorkel AI 的量化能力、方法论权衡和适用场景。
- 将客户对新兴人工智能方法和数据科学工作流的反馈传递给产品团队。
- 主持研讨会，帮助客户使用并理解交付的解决方案。
- 研究并应用领先的生成式人工智能和机器学习方法，解决客户问题。
任职要求
- 拥有计算机科学、工程、数学或统计学等定量学科的学士学位，或具备同等教育背景和经验。
- 至少三年面向客户设计和实施人工智能或机器学习解决方案的经验。
- 熟练掌握 Python，并具备良好的软件工程实践，包括模块化架构、测试、性能分析和打包。
- 具备使用现代 Python 工具和库的经验，例如 pydantic、mypy、pytest、poetry、FastAPI、msgspec、Ray 和 Airflow。
- 深入掌握应用人工智能技术栈，包括 scikit-learn、PyTorch、Hugging Face Transformers、FAISS、pandas、Spark、Chroma、Weaviate、合成数据集构建、评估工作流、大语言模型编排、LlamaIndex、LangGraph 和 CrewAI。
- 证明具备领导战略性客户项目并与业务利益相关者合作，交付成功机器学习成果的能力。
- 对教学、赋能和知识分享有浓厚兴趣。
- 面向技术和高管受众都具备出色的演示能力。
- 能够在快速变化的环境中工作，同时管理多个项目的优先级。
- 每年可出差最多 25% 的工作时间。
福利待遇
- 每份录用方案均包含股权。
- 有机会制定优先级、领导项目并影响重要的战略决策。
- 有多种路径可以拓展技术深度、追求领导力发展并培养跨职能技能。
- 在重视成长、学习和集体成功的工作环境中获得职业支持。
- 在申请、面试和任职过程中，可为残障申请人和员工提供合理便利。