AI Tutor, Data Science

Únete a Labelbox, la plataforma líder centrada en datos para construir aplicaciones inteligentes. Nuestra plataforma está diseñada para equipos que buscan aprovechar lo último en IA generativa y LLMs, proporcionando la combinación perfecta de supervisión humana y automatización. Ya sea creando productos de IA que requieren ajustes humanos o implementando IA para agilizar tareas laboriosas como el etiquetado de datos y el análisis empresarial, Labelbox permite a los equipos cumplir sus objetivos de manera eficiente y rápida.

Los clientes actuales de Labelbox están revolucionando varias industrias, incluyendo seguros, comercio minorista, manufactura/robótica y atención médica. Nuestra plataforma es confiada por empresas Fortune 500 como Walmart, Procter & Gamble, Genentech y Adobe, junto con cientos de equipos líderes en IA. Contamos con el respaldo de inversionistas prominentes como SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (el fondo enfocado en IA de Google), Databricks Ventures, Snowpoint Ventures y Kleiner Perkins.

¡Conviértete en un colaborador crucial para avanzar las capacidades de la IA en el campo esencial de la ciencia de datos! Como Tutor de IA en Labelbox, utilizarás tu experiencia para educar, evaluar y probar rigurosamente modelos de IA de última generación, asegurando que comprendan profundamente y con precisión los principios fundamentales de la ciencia de datos. Tus esfuerzos influirán directamente en el desarrollo de IA capaz de analizar conjuntos de datos complejos, identificar tendencias y generar predicciones precisas en diversas aplicaciones.

• Modelado Estadístico e Inferencia: Enseñar a los modelos a aplicar diversos métodos estadísticos para el análisis de datos, pruebas de hipótesis y la obtención de conclusiones significativas.
• Algoritmos de Aprendizaje Automático: Guiar a los modelos para dominar la teoría y aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo para tareas como clasificación, regresión y agrupamiento.
• Visualización e Interpretación de Datos: Entrenar a los modelos para comunicar insights complejos de datos a través de visualizaciones claras e informativas.
• Ética de Datos e IA Responsable: Inculcar una comprensión de las implicaciones éticas de la ciencia de datos, incluyendo la detección de sesgos, equidad y manejo responsable de datos.

Enseñar a la IA: Utilizar técnicas de RLHF para entrenar modelos de IA en conceptos complejos de ciencia de datos y enfoques de resolución de problemas.

Evaluación y Retroalimentación: Realizar evaluaciones exhaustivas del rendimiento de los modelos de IA, ofreciendo retroalimentación detallada y medidas correctivas para mejorar la precisión y comprensión.

Red Teaming: Diseñar y ejecutar pruebas rigurosas para identificar vulnerabilidades, sesgos y limitaciones en el conocimiento de ciencia de datos de los modelos de IA.

• Máster o doctorado en Ciencia de Datos, Estadística, Informática o un campo relacionado; O título de licenciatura con más de 3 años de experiencia relevante en la industria.
• Fuerte comprensión de los principios fundamentales de la ciencia de datos, incluyendo el modelado estadístico, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de visualización de datos.
• Excelentes habilidades de comunicación, con la capacidad de articular conceptos técnicos complejos de manera clara y concisa.
• Una pasión por empujar los límites de la IA y sus aplicaciones dentro de la ciencia de datos.

La gama de pago para este puesto es de $15 a $60 USD por hora.

En Labelbox, valoramos la excelencia y entendemos la importancia de reunir a nuestro talentoso equipo. Aunque continuamos adoptando el trabajo remoto, hemos adoptado un modelo híbrido que fomenta la colaboración y la conexión dentro de nuestros centros tecnológicos ubicados en el Área de la Bahía de San Francisco, el Área Metropolitana de la Ciudad de Nueva York y Wrocław, Polonia. Fomentamos la comunicación asincrónica, la autonomía y la propiedad de las tareas, complementadas con reuniones basadas en los centros.

Cualquier información personal que proporciones como parte de tu solicitud será procesada de acuerdo con el aviso de Privacidad para Solicitantes de Trabajo de Labelbox. Toda la comunicación de los miembros del equipo de Labelbox se originará desde una dirección de correo electrónico @labelbox.com. Si encuentras algo sospechoso