AI Tutor, Data Science

Dołącz do Labelbox, wiodącej platformy AI skoncentrowanej na danych do budowania inteligentnych aplikacji. Nasza platforma została stworzona dla zespołów dążących do wykorzystywania najnowszych osiągnięć w dziedzinie generatywnej AI i dużych modeli językowych (LLM), zapewniając idealne połączenie nadzoru ludzkiego i automatyzacji. Niezależnie od tego, czy tworzysz produkty AI wymagające dopracowania przez ludzi, czy wdrażasz AI w celu usprawnienia pracochłonnych zadań, takich jak etykietowanie danych i analizy biznesowe, Labelbox umożliwia zespołom szybkie i wydajne osiąganie celów.

Obecni klienci Labelbox rewolucjonizują różne branże, w tym ubezpieczenia, handel detaliczny, produkcję/robotykę i opiekę zdrowotną. Naszej platformie ufają przedsiębiorstwa z listy Fortune 500, takie jak Walmart, Procter & Gamble, Genentech i Adobe, a także setki wiodących zespołów AI. Wspierają nas znani inwestorzy, w tym SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (fundusz AI Google), Databricks Ventures, Snowpoint Ventures i Kleiner Perkins.

Zostań kluczowym współpracownikiem w rozwijaniu możliwości AI w istotnej dziedzinie nauki o danych! Jako AI Tutor w Labelbox wykorzystasz swoją wiedzę, aby edukować, oceniać i rygorystycznie testować najnowocześniejsze modele AI, zapewniając, że dogłębnie i dokładnie przyswajają podstawowe zasady nauki o danych. Twoje działania bezpośrednio wpłyną na rozwój AI zdolnych do analizy złożonych zbiorów danych, identyfikacji trendów i generowania precyzyjnych prognoz w różnych aplikacjach.

• Modelowanie statystyczne i wnioskowanie: Naucz modele stosować różne metody statystyczne do analizy danych, testowania hipotez i wyciągania istotnych wniosków.
• Algorytmy uczenia maszynowego: Poprowadź modele do opanowania teorii i zastosowań nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacniającego uczenia maszynowego do zadań takich jak klasyfikacja, regresja i grupowanie.
• Wizualizacja i interpretacja danych: Naucz modele komunikować złożone informacje z danych za pomocą jasnych i informacyjnych wizualizacji.
• Etyka danych i odpowiedzialne AI: Wprowadź zrozumienie etycznych implikacji nauki o danych, w tym wykrywania stronniczości, uczciwości i odpowiedzialnego przetwarzania danych.

Edukacja AI: Wykorzystaj techniki RLHF do szkolenia modeli AI w zakresie zaawansowanych koncepcji nauki o danych i metod rozwiązywania problemów.

Ocena i informacja zwrotna: Przeprowadzaj dokładne oceny wydajności modeli AI, oferując szczegółowe informacje zwrotne i środki korekcyjne w celu poprawy dokładności i zrozumienia.

Red Teaming: Projektuj i przeprowadzaj rygorystyczne testy w celu identyfikacji podatności, stronniczości i ograniczeń w wiedzy modeli AI na temat nauki o danych.

• Tytuł magistra lub doktorat z nauki o danych, statystyki, informatyki lub pokrewnej dziedziny; LUB tytuł licencjata z 3+ latami odpowiedniego doświadczenia w branży
• Silna znajomość zasad nauki o danych, w tym modelowania statystycznego, algorytmów uczenia maszynowego i technik wizualizacji danych
• Doskonałe umiejętności komunikacyjne, z umiejętnością jasnego i zwięzłego artykułowania złożonych koncepcji technicznych <