AI Tutor, Data Science

Rejoignez Labelbox, la principale plateforme d’IA centrée sur les données pour la création d’applications intelligentes. Notre plateforme est conçue pour les équipes souhaitant tirer parti des dernières avancées en matière d'IA générative et de LLMs, offrant le parfait mélange de supervision humaine et d’automatisation. Que ce soit pour créer des produits d’IA nécessitant un ajustement humain ou pour mettre en œuvre l’IA afin de rationaliser des tâches laborieuses telles que l’étiquetage des données et l’analyse commerciale, Labelbox permet aux équipes d’atteindre leurs objectifs efficacement et rapidement.

Les clients actuels de Labelbox révolutionnent divers secteurs, notamment l’assurance, le commerce de détail, la fabrication/robotique et la santé. Notre plateforme est approuvée par des entreprises du Fortune 500 comme Walmart, Procter & Gamble, Genentech et Adobe, ainsi que par des centaines d’équipes d’IA de premier plan. Nous sommes soutenus par des investisseurs de renom tels que SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (fonds axé sur l'IA de Google), Databricks Ventures, Snowpoint Ventures et Kleiner Perkins.

Devenez un contributeur crucial pour améliorer les capacités de l'IA dans le domaine essentiel de la science des données ! En tant que tuteur d'IA chez Labelbox, vous utiliserez votre expertise pour éduquer, évaluer et tester rigoureusement des modèles d'IA de pointe, en veillant à ce qu'ils maîtrisent profondément et précisément les principes fondamentaux de la science des données. Vos efforts influenceront directement le développement de l’IA capable d’analyser des ensembles de données complexes, d’identifier des tendances et de générer des prédictions précises dans diverses applications.

• Modélisation et inférence statistiques : Apprenez aux modèles à appliquer diverses méthodes statistiques pour l'analyse des données, les tests d'hypothèses et la formulation de conclusions significatives.
• Algorithmes d'apprentissage automatique : Guidez les modèles pour maîtriser la théorie et l'application des algorithmes d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement pour des tâches telles que la classification, la régression et le regroupement.
• Visualisation et interprétation des données : Formez les modèles à communiquer des insights de données complexes à travers des visualisations claires et informatives.
• Éthique des données et IA responsable : Instiller une compréhension des implications éthiques de la science des données, y compris la détection des biais, l'équité et la gestion responsable des données.

Enseignement de l'IA : Utiliser des techniques RLHF pour former les modèles d'IA sur des concepts complexes de science des données et des approches de résolution de problèmes.

Évaluation et retour d'information : Effectuer des évaluations approfondies des performances des modèles d'IA, en fournissant des retours détaillés et des mesures correctives pour améliorer la précision et la compréhension.

Red Teaming : Concevoir et exécuter des tests rigoureux pour identifier les vulnérabilités, les biais et les limitations des connaissances en science des données des modèles d'IA.

• Master ou doctorat en data science, en statistique, en informatique ou dans un domaine connexe ; OU un baccalauréat avec plus de 3 ans d'expérience pertinente dans l'industrie
• Solide compréhension des principes fondamentaux de la science des données, y compris la modélisation statistique, les algorithmes d'apprentissage automatique et les techniques de visualisation des données
• Excellentes compétences en communication, capacité à articuler clairement et de manière concise des concepts techniques complexes
• Une passion pour repousser les limites de l'IA et de ses applications dans la science des données

La fourchette de rémunération pour ce poste est de 15 à 60 USD par heure.

Chez Labelbox, nous valorisons l’excellence et comprenons l’importance de rassembler notre équipe talentueuse. Bien que nous continuions à adopter le travail à distance, nous avons adopté un modèle hybride qui favorise la collaboration et la connexion au sein de nos hubs technologiques situés dans la région de la baie de San Francisco, la région métropolitaine de New York et Wrocław, en Pologne.