AI Tutor, Computer Scientist/Software Engineer (Project Based)

Labelbox rewolucjonizuje krajobraz AI jako wiodąca platforma zorientowana na dane do tworzenia inteligentnych aplikacji. Nasza platforma umożliwia zespołom wykorzystanie najnowszych osiągnięć w dziedzinie generatywnej AI i dużych modeli językowych (LLM), znajdując idealną równowagę między nadzorem ludzkim a zautomatyzowanymi procesami. Niezależnie od tego, czy tworzysz produkty AI z ludzkim dostrajaniem, czy przyspieszasz ręcznie intensywne zadania, takie jak etykietowanie danych i wydobywanie informacji biznesowych, Labelbox dostarcza efektywności i precyzji.

Nasi szanowani klienci przewodzą innowacjom przemysłowym w ubezpieczeniach, handlu detalicznym, produkcji/robotyce, opiece zdrowotnej i innych. Wśród naszych użytkowników są giganty z listy Fortune 500, takie jak Walmart, Procter & Gamble, Genentech i Adobe, a także liczne zespoły zajmujące się zaawansowaną sztuczną inteligencją. Labelbox jest dumnie wspierany przez wiodących inwestorów, takich jak SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (fundusz Google skupiający się na AI), Databricks Ventures, Snowpoint Ventures i Kleiner Perkins.

Jesteśmy podekscytowani możliwością oferowania doświadczonym osobom szansy na udział w różnorodnych projektach związanych z etykietowaniem danych, kodowaniem i poprawą wydajności modelu AI. Twoja praca bezpośrednio wpłynie na rozwój najnowocześniejszych technologii AI.

Poziom 1 (Poziom licencjacki):

• Dobre zrozumienie podstawowych koncepcji programistycznych
• Biegłość w co najmniej jednym języku programowania (np. Python, Java, C++)
• Znajomość struktur danych i algorytmów
• Podstawowe zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego jest dodatkowym atutem

Poziom 2 (Poziom magisterski):

• Spełnienie wszystkich wymagań poziomu 1
• Doświadczenie w metodologii rozwoju oprogramowania (np. Agile)
• Praktyczna znajomość wielu języków programowania
• Doświadczenie z bibliotekami i frameworkami do uczenia maszynowego (np. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Udokumentowane doświadczenie w budowaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego

Poziom 3 (Poziom doktorki):

• Ekspertyza w zaawansowanych technikach uczenia maszynowego (np. uczenie głębokie, uczenie przez wzmacnianie, NLP)
• Solidne zaplecze badawcze w dziedzinie AI/ML, potwierdzone publikacjami lub projektami
• Zdolność do projektowania i implementacji nowych algorytmów i modeli
• Doskonałe umiejętności komunikacyjne w zakresie wyjaśniania skomplikowanych koncepcji technicznych

Twoje codzienne obowiązki

• Etykietowanie danych: Oznaczanie i etykietowanie zbiorów danych dla różnych zadań AI, w tym przetwarzania języka naturalnego i komputerowego rozpoznawania wizji.
• Ocena i debugowanie kodu: Analizowanie i ocenianie fragmentów kodu generowanych przez modele AI, identyfikowanie błędów i dostarczanie opinii na temat poprawy.
• Trenowanie modelu: Przyczynianie się do trenowania modeli AI za pomocą wysokiej jakości oznaczonych danych i opinii na temat wydajności.