Snorkel AI 為機器學習團隊開發專家資料解決方案。其專家資料即服務平台協助組織建立並評估高品質訓練資料集，支援更快速的模型開發，並提升人工智慧應用的可靠性。公司於 2019 年源自史丹佛大學的研究，目前與顧問、醫療保健及物流等領域的組織合作，推動實用型人工智慧系統的發展。
資深應用人工智慧工程師，企業人工智慧解決方案
在 Snorkel AI 領導面向客戶的生成式人工智慧與機器學習專案，負責從範疇界定、資料探索到部署的全流程。建構 RAG 系統、代理式工作流程、評估框架與可重複使用的工具，支援企業應用。
說明
- 與客戶合作，界定、開發並部署生成式人工智慧與機器學習解決方案。
- 運用先進的人工智慧工具打造客製化方法，同時協助塑造 Snorkel AI 的平台與工具。
- 建構應用人工智慧系統，例如檢索增強生成應用程式、微調管線、提示工程方法與代理式工作流程。
- 產製增強型真實世界資料集，並建立穩健的評估流程，以提升可靠性、透明度與利害關係人的信心。
- 與客戶主管及其他關鍵利害關係人建立並維持關係。
- 與售前解決方案團隊及產品團隊合作，了解客戶需求、確認產品路線圖優先順序並規劃專案合作。
- 與其他應用人工智慧工程師一同將成功方案標準化，並強化內部工具與實務。
- 向利害關係人說明 Snorkel AI 的量化能力、方法論取捨與適用情境。
- 將客戶對新興人工智慧方法與資料科學工作流程的回饋帶給產品團隊。
- 主持工作坊，協助客戶使用並理解交付的解決方案。
- 研究並應用領先的生成式人工智慧與機器學習方法，解決客戶問題。
職位要求
- 具備電腦科學、工程、數學或統計等量化領域的學士學位，或具同等教育背景與經驗。
- 至少三年面向客戶設計與實作人工智慧或機器學習解決方案的經驗。
- 精通 Python，並具備良好的軟體工程實務，包括模組化架構、測試、效能分析與封裝。
- 具備現代 Python 工具與函式庫的使用經驗，例如 pydantic、mypy、pytest、poetry、FastAPI、msgspec、Ray 與 Airflow。
- 深入掌握應用人工智慧技術堆疊，包括 scikit-learn、PyTorch、Hugging Face Transformers、FAISS、pandas、Spark、Chroma、Weaviate、合成資料集整理、評估工作流程、大型語言模型協調、LlamaIndex、LangGraph 與 CrewAI。
- 展現領導策略性客戶專案，並與業務利害關係人合作以交付成功機器學習成果的能力。
- 對教學、賦能與知識分享具有高度興趣。
- 面對技術與高階主管受眾皆具備出色的簡報能力。
- 能在快速變動的環境中工作，同時管理多個專案的優先順序。
- 每年可出差最多 25% 的工作時間。
福利待遇
- 每份錄用方案均包含股權。
- 有機會制定優先順序、領導計畫並影響重要的策略決策。
- 有多種途徑可拓展技術深度、追求領導力發展並培養跨職能技能。
- 在重視成長、學習與共同成功的工作環境中獲得職涯支持。
- 在申請、面試與任職過程中，可為身心障礙申請人與員工提供合理便利。