[Hiring] AI Tutor, Chemical/Materials Science @Labelbox

Data: 25 czerwca 2024

Lokalizacja: Zdalnie, USA

Wynagrodzenie: $15 — $60 USD za godzinę

Labelbox jest wiodącą platformą AI zorientowaną na dane, służącą do budowania inteligentnych aplikacji. Zespoły chcące wykorzystać najnowsze osiągnięcia w zakresie generatywnej AI i LLMs korzystają z platformy Labelbox, aby wprowadzić do tych systemów odpowiednią dawkę nadzoru ludzkiego i automatyzacji. Niezależnie od tego, czy rozwijają produkty AI wymagające dostrajania przez ludzi, czy stosują AI do skracania czasu związanego z pracochłonnymi zadaniami, takimi jak oznaczanie danych lub znajdowanie informacji biznesowych, Labelbox pozwala zespołom osiągać te cele skuteczniej i szybciej.

Obecni klienci Labelbox przekształcają branże w obszarach ubezpieczeń, handlu detalicznego, produkcji/robotyki, opieki zdrowotnej i wielu innych. Nasza platforma jest wykorzystywana przez przedsiębiorstwa z listy Fortune 500, w tym Walmart, Procter & Gamble, Genentech i Adobe, a także przez setki wiodących zespołów AI. Wspierają nas czołowi inwestorzy, tacy jak SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (fundusz AI Google'a), Databricks Ventures, Snowpoint Ventures i Kleiner Perkins.

Stań się kluczową częścią budowania następnej generacji AI! Jako Tutor AI specjalizujący się w Naukach Chemicznych/Materialowych, odegrasz bezpośrednią rolę w kształtowaniu sposobu, w jaki AI rozumie i interaguje z podstawowymi elementami naszego świata. Twoja wiedza będzie kluczowa w opracowywaniu modeli AI zdolnych do rozwiązywania złożonych problemów w projektowaniu materiałów, odkrywaniu leków, syntezie chemicznej i nie tylko. Wykorzystując swoje umiejętności za pomocą technik RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), będziesz kierować tymi modelami, aby wnioskowały, przewidywały i wprowadzały innowacje w tej ekscytującej dziedzinie nauki.

• Edukowanie AI: Analiza i dostarczanie opinii na temat wyników generowanych przez AI związanych z reakcjami chemicznymi, strukturami molekularnymi, właściwościami materiałów i ścieżkami syntezy. Twoje wskazówki bezpośrednio poprawią dokładność AI i zdolność do stosowania wiedzy w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów.
• Rozwiązywanie problemów: Wykorzystanie swojej wiedzy do dostarczania szczegółowych rozwiązań i wyjaśnień dla złożonych problemów w dziedzinie chemii i nauk o materiałach. Będziesz projektować eksperymenty, optymalizować warunki reakcji, przewidywać zachowanie materiałów w różnych warunkach i analizować dane spektroskopowe. Twoje wkłady będą kluczowe w nauczaniu AI, jak skutecznie rozwiązywać te problemy.
• Red Teaming: Wykorzystanie głębokiej znajomości dziedziny do identyfikowania potencjalnych uprzedzeń, ograniczeń lub nieścisłości w bazie wiedzy AI. Projektowanie i przeprowadzanie testów, które przesuwają granice zrozumienia modelu, zapewniając, że jego wyniki są wiarygodne i aplikowalne w rzeczywistych scenariuszach.

• Tytuł licencjata, magistra lub doktorat z inżynierii chemicznej, chemii, nauk o materiałach lub pokrewnej dziedziny.
• Silne teoretyczne i praktyczne zrozumienie podstawowych pojęć z chemii i/lub nauk o materiałach.
• Doskonale rozwini