この求人について
最もよく知られたAIモデルを開発する研究チームは、自分たちだけでは生み出せない機械学習の判断力を求めて、Mercorを訪れます。あなたの基準と専門知識が、フロンティアAIを採点する際の評価基準(ルーブリック)になります。
これは、AIのトレーニングおよび評価業務を希望する機械学習の実務者のための常設の掲載であり、特定の求人ではありません。今週、条件に合うプロジェクトが進行しているかどうかにかかわらず、掲載は継続されます。
新しいプロジェクトは急に始まるため、その都度掲載と取り下げを繰り返すのではなく、分野ごとに1件の掲載を常時公開し、プロジェクトが始まるときにそこから人選します。
業務の内容
ネットワーク内の機械学習の実務者を、次のようなプロジェクトにマッチングします。
- 実際にリリースしたシステムに基づいて、モデリング問題を作成します。データ、目的、制約条件に加え、モデルの回答を採点する際の基準となる模範回答も作成します
- モデルが書いた学習コードと評価コードを採点する:損失関数が目的と一致しているか、評価セットにリークがないか、アブレーションがそこから導かれた結論を裏付けているか
- 分布シフト、ラベルノイズ、誤った振る舞いを評価してしまう指標を踏まえ、モデルが提案するアプローチが問題なく学習できても、本番環境では失敗してしまう箇所を指摘する
同様の機械学習プロジェクトでは、時給$70から$120で掲載された実績があり、プロジェクトごとに範囲と深さに応じて設定されます。
求める人材
- 機械学習システムの学習、評価、またはデプロイにおける実務経験
- 明確な文章でのコミュニケーション力。業務の大半は、判断の根拠を説明することだからです
- 曖昧なタスクに抵抗なく取り組めること、また不明確な指示があれば指摘する姿勢
どこで学んだかよりも重要なのは、モデルを実際のユーザーの前に出し、そこから返ってきた結果に対処した経験があるかどうかです。
仕組み
こちらから履歴書を添えて応募し、業務を行う場所を確認していただいたうえで、短いAI面接(合計約20分)を受けていただきます。
経歴を確認したうえで、機械学習のプールに追加します。
機械学習の専門知識を必要とするプロジェクトが発生した際は、プールの中から条件に合う方を、そのプロジェクト専用の掲載にご招待します。そこには報酬単価、稼働時間、クライアントが明記されており、採用の判断もそこで行われます。
今後の流れ
この掲載では候補者の合否を判断しないため、この掲載について結果の通知はありません。プロジェクトがご経歴に合致した際に、こちらからご連絡します。クライアントの案件の状況によって、1週間以内になることも、数か月後になることもあります。
ドメインエキスパート面接を完了すること、また対象となるすべてのネットワークに参加することは、いずれもマッチングされる可能性を高めます。登録は1回で、すべてのネットワークの対象となります。