AI Tutor, Chemical/Materials Science

Labelbox — ведущая дата-центричная платформа ИИ, посвященная созданию интеллектуальных приложений. Наша платформа позволяет командам использовать новейшие достижения в области генеративного ИИ и больших языковых моделей, интегрируя точное человеческое руководство и автоматизацию. Независимо от того, создаете ли вы продукты ИИ с большими языковыми моделями, требующие человеческой настройки, или сокращаете время, затрачиваемое на трудоемкие задачи, такие как разметка данных или извлечение бизнес-инсайтов, Labelbox обеспечивает эффективную и результативную работу вашей команды.

Наши клиенты, включая предприятия из списка Fortune 500, такие как Walmart, Procter & Gamble, Genentech и Adobe, революционизируют такие отрасли, как страхование, розничная торговля, производство и робототехника, здравоохранение и многие другие. Поддерживаемые выдающимися инвесторами, такими как SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (ИИ-фокусированный фонд Google), Databricks Ventures, Snowpoint Ventures и Kleiner Perkins, Labelbox находится на передовой инноваций в ИИ.

Возьмите на себя ведущую роль в формировании будущего ИИ в качестве Преподавателя ИИ, специализирующегося на химии/науке о материалах. Ваша роль будет иметь решающее значение для повышения понимания ИИ в области химии и научных исследований материалов, способствуя таким областям, как проектирование материалов, разработка лекарств и химический синтез. Используя методики RLHF (обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей), вы будете развивать модели, которые оптимально рассуждают, прогнозируют и инновационно действуют в данных научных областях.

• Обучение ИИ: Анализ и предоставление обратной связи по выходным данным ИИ, связанным с химическими реакциями, молекулярными структурами, свойствами материалов и путями синтеза, непосредственно улучшая реальную точность ИИ.
• Решение проблем: Использование вашего опыта для решения сложных задач в области химии и науки о материалах, таких как проектирование экспериментов, оптимизация реакций, прогнозирование поведения материалов и анализ спектроскопических данных.
• Red Teaming: Применение глубоких знаний для выявления и устранения потенциальных предвзятостей, ограничений и неточностей в понимании ИИ, обеспечивая надежные и практичные результаты.

• Степень бакалавра, магистра или доктора философии в области химической инженерии, химии, науки о материалах или смежной области.
• Глубокие теоретические и практические знания основных концепций химии и/или науки о материалах.
• Отличные коммуникативные навыки для четкого изложения сложной научной информации.
• Опыт анализа данных, моделирования или симуляции в контексте химии или науки о материалах будет преимуществом.
• Страсть к продвижению ИИ и его применению в научных открытиях.

Ставка за час: 15—60 долларов США

Работайте в нашей гибкой гибридной модели, подходящей для удаленной работы. Хотя мы ценим гибкость удаленной работы, мы подчеркиваем важность сотрудничества через наши технологические хабы в районе залива Сан-Франциско, метро Нью-Йорк и Вроцлаве, Польша. Мы поддерживаем асинхронную коммуникацию, автономию и ответственное задание задач, дополняемое периодическими личными встречами.

Ваша личная информация, предоставленная во время вашего заявления, будет обработана в соответствии с Уведомлением о конфиденциальности данных для соискателей Labelbox. Все официальные электронные письма от Labelbox будут приходить с адреса @labelbox.com. Если вы подозреваете какое-либо подозрительное действие или коммуникации, пожалуйста, прекратите взаимодействие и свяжитесь с нами по адресу recruiting@labelbox