AI Tutor, Data Science

Приєднуйтеся до Labelbox, провідної платформи даних, орієнтованої на побудову інтелектуальних додатків. Наша платформа створена для команд, що прагнуть використати останні досягнення в генеративному ШІ та LLM, забезпечуючи ідеальне поєднання людського контролю та автоматизації. Незалежно від того, створюєте ви продукти ШІ, що потребують ручного коригування, або впроваджуєте ШІ для спрощення трудомістких завдань, таких як маркування даних і бізнес-аналітика, Labelbox дає змогу командам досягати їх цілей ефективно та швидко.

Поточні клієнти Labelbox революціонізують різні галузі, включаючи страхування, роздрібну торгівлю, виробництво/робототехніку та охорону здоров'я. Нашій платформі довіряють такі підприємства зі списку Fortune 500, як Walmart, Procter & Gamble, Genentech і Adobe, а також сотні провідних команд ШІ. Нас підтримують відомі інвестори, включаючи SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (фонд, орієнтований на ШІ від Google), Databricks Ventures, Snowpoint Ventures та Kleiner Perkins.

Станьте важливим учасником просування можливостей ШІ в ключовій сфері науки про дані! Як Тьютор ШІ в Labelbox, ви будете використовувати свій досвід для навчання, оцінювання та ретельного тестування найсучасніших моделей ШІ, забезпечуючи їх глибоке і точне розуміння основних принципів науки про дані. Ваші зусилля будуть безпосередньо впливати на розробку ШІ, здатного аналізувати складні набори даних, виявляти тенденції та генерувати точні прогнози в різних додатках.

• Статистичне Моделювання та Висновки: Навчайте моделі застосовувати різні статистичні методи для аналізу даних, перевірки гіпотез та отримання значимих висновків.
• Алгоритми Машинного Навчання: Допомагайте моделям освоїти теорію та застосування алгоритмів керованого, неконтрольованого та підкріплювального навчання для завдань, таких як класифікація, регресія та кластеризація.
• Візуалізація та Інтерпретація Даних: Тренуйте моделі для передачі складної інформації про дані через зрозумілі та інформативні візуалізації.
• Етика Даних та Відповідальний ШІ: Виховуйте розуміння етичних аспектів науки про дані, включаючи виявлення упереджень, справедливість та відповідальне оброблення даних.

Навчання ШІ: Використовуйте техніки RLHF для навчання моделей ШІ складним концепціям науки про дані та підходам до розв’язання проблем.

Оцінка та Зворотний Зв'язок: Проводьте ретельну оцінку продуктивності моделей ШІ, надаючи детальний зворотний зв'язок та корективні заходи для покращення точності та розуміння.

Red Teaming: Розробляйте та виконуйте строгі тести, щоб виявити вразливості, упередження та обмеження у знаннях моделей ШІ в області науки про дані.

• Магістерський ступінь або PhD у галузі науки про дані, статистику, комп'ютерні науки або суміжній сфері; АБО ступінь бакалавра та 3+ роки відповідного досвіду роботи в галузі
• Сильне розуміння основних принципів науки про дан