AI Tutor, Chemical/Materials Science

Labelbox jest wiodącą platformą AI skoncentrowaną na danych, dedykowaną budowaniu inteligentnych aplikacji. Nasza platforma umożliwia zespołom korzystanie z najnowszych osiągnięć w dziedzinie generatywnego AI i dużych modeli językowych (LLM) poprzez integrację precyzyjnego nadzoru ludzkiego i automatyzacji. Niezależnie od tego, czy tworzysz produkty AI za pomocą LLM, które wymagają dopracowania przez człowieka, czy skracasz czas spędzony na pracochłonnych zadaniach, takich jak oznaczanie danych lub wyodrębnianie informacji biznesowych, Labelbox zapewnia skuteczne i wydajne działanie Twojego zespołu.

Nasi klienci, w tym przedsiębiorstwa z listy Fortune 500, takie jak Walmart, Procter & Gamble, Genentech i Adobe, rewolucjonizują branże takie jak ubezpieczenia, handel detaliczny, produkcja i robotyka, opieka zdrowotna i wiele innych. Wspierani przez czołowych inwestorów, takich jak SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (fundusz AI Google'a), Databricks Ventures, Snowpoint Ventures i Kleiner Perkins, Labelbox jest na czele innowacji w dziedzinie AI.

Przejmij stery w kształtowaniu przyszłości AI jako AI Tutor specjalizujący się w chemii/nauce o materiałach. Twoja rola będzie kluczowa w postępach w zrozumieniu przez AI chemii i nauki o materiałach, przyczyniając się do takich obszarów jak projektowanie materiałów, odkrywanie leków i synteza chemiczna. Korzystając z technik RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), będziesz rozwijać modele, które rozumieją, przewidują i innowują optymalnie w tych dziedzinach naukowych.

• Edukacja AI: Analizuj i dostarczaj informacje zwrotne na temat wyników AI związanych z reakcjami chemicznymi, strukturami molekularnymi, właściwościami materiałów i ścieżkami syntezy, bezpośrednio poprawiając rzeczywistą dokładność AI.
• Rozwiązywanie problemów: Wykorzystaj swoją wiedzę, aby rozwiązywać złożone problemy chemiczne i związane z nauką o materiałach, takie jak projektowanie eksperymentów, optymalizacja reakcji, przewidywanie zachowania materiałów i analiza danych spektroskopowych.
• Red Teaming: Wykorzystaj swoją głęboką wiedzę, aby identyfikować i adresować potencjalne uprzedzenia, ograniczenia i nieścisłości w zrozumieniu AI, zapewniając rzetelne i praktyczne wyniki.

• Stopień licencjata, magistra lub doktorat z inżynierii chemicznej, chemii, nauki o materiałach lub pokrewnej dziedziny.
• Silne teoretyczne i praktyczne rozumienie podstawowych pojęć w chemii i/lub nauce o materiałach.
• Doskonale rozwinięte umiejętności komunikacyjne, umożliwiające jasne przekazywanie skomplikowanych informacji naukowych.
• Doświadczenie w analizie danych, modelowaniu lub symulacji w kontekście chemii lub nauki o materiałach będzie dodatkowym atutem.
• Pasja do rozwoju AI i jej zastosowań w odkryciach naukowych.

Stawka za godzinę: 15—60 USD

Osiągaj sukcesy w naszym modelu hybrydowym przyjaznym dla pracy zdalnej. Podczas gdy cenimy elastyczność pracy zdalnej, kładziemy duży nacisk na współpracę poprzez nasze centra technologiczne w rejonie Zatoki San Francisco, metropolii Nowego Jorku i Wrocławiu, Polska. Wspieramy asynchroniczną komunikację, autonomię i własność zada