О нас
Encord — универсальный слой данных для ИИ, который помогает более чем 300 командам ИИ обучать и запускать модели на правильных данных. Наша платформа индексирует, курирует, аннотирует и оценивает данные на протяжении всего жизненного цикла ИИ — от разработки до производства.
Нам доверяют Woven by Toyota, AXA, UiPath, Zipline и другие. Мы — амбициозная команда из более чем 100 человек, работающая на переднем крае ИИ, и привлекли $60 млн в раунде финансирования серии C от Wellington Management, CRV, Next47 и Y Combinator.
Роль
Мы нанимаем технических менеджеров программ в Лондоне для полного управления самыми важными проектами с человеческими данными Encord — работой для передовых лабораторий ИИ и физических компаний ИИ в специализированных областях, таких как медицинская визуализация и робототехника, а также с типами данных, которые мы обрабатываем впервые. Это проекты с наивысшей технической сложностью, где ошибка дорого обходится.
Вы будете работать на стыке требований машинного обучения и аннотирования: переводить то, что действительно нужно исследовательской команде, в рабочие процессы, стандарты и инструкции, которые специализированная команда сможет выполнять в большом объёме, а затем контролировать результат по измеримым стандартам.
Это ключевая роль в бизнесе, и она требует практического участия. Вы будете знать стандарты аннотирования ваших проектов лучше всех в компании, обучать им аннотаторов, распределять задачи, оценивать, кто справляется, а кто должен быть отстранён, решать неожиданные сложные случаи и отвечать за сроки выполнения. Вы будете одновременно управлять несколькими проектами и нести ответственность за их проведение.
Что вы будете делать
•Полностью отвечать за выполнение ваших проектов — пропускную способность, качество и сроки
•Переводить сложные требования машинного обучения в чёткие рабочие процессы аннотирования и проектировать процесс, который создаёт данные, действительно необходимые модели
•Стать самым глубоким экспертом в Encord по стандартам аннотирования вашего проекта и человеком, который разрешает неоднозначности и сложные случаи по мере их появления
•Поддерживать качество через совершенствование процессов, аудит и структурированную обратную связь, а не через проверку в конце
•Обучать аннотаторов работе над проектом и помогать им совершенствоваться — самостоятельно создавая материалы, пока у нас не появится специалист по обучению и развитию
•Наставлять ваши команды аннотаторов: давать им контекст задачи, а не только правила, и развивать их навыки по мере усложнения работы
•Измерять производительность аннотаторов и принимать решения на основе этих данных: кто продолжает работу, кто нуждается в переобучении, кто выходит из проекта
•Распределять задачи и управлять очередью так, чтобы одновременно достигались цели по пропускной способности и качеству, а не жертвовалось одним ради другого
•Настраивать проект при запуске совместно с руководителем систем качества — критерии приёмки, план выборки, соотношение проверяющих — чтобы всё было измеримо до отправки первой партии
•Готовить отчёты по выполнению для клиентов и выявлять риски достаточно рано, чтобы можно было что-то предпринять
•Сотрудничать с командами продукта и инженерии по улучшению процессов и инструментов, а также возвращать повторяющиеся проблемы в руководства, обучение и платформу
Кого мы ищем
•Вы глубоко погружаетесь в детали. Ваш инстинкт — прочитать всю спецификацию и самостоятельно аннотировать пятьдесят элементов, прежде чем поручать кому-то другому
•Ориентированы на выполнение: вас оценивают по тому, что было выполнено, а не по планам, и вы предпочитаете исправить рабочий процесс, а не просто его задокументировать
•Аналитически строгий. Вы работаете с цифрами — пропускная способность, уровень качества, загрузка — и замечаете, когда одно достигается за счёт другого
•Технически подкованы настолько, чтобы работать с командами машинного обучения над их потребностями и причинами, а также самостоятельно извлекать данные, не ожидая их
•Принимаете кадровые решения на основе доказательств, а не впечатлений, и способны вести сложные разговоры на эту тему
•Организованы при реальной нагрузке: несколько проектов, несколько часовых поясов и меняющиеся требования
•Чётко пишете и хорошо общаетесь с разными функциями. Большинство сотрудников, выполняющих ваш проект, вы никогда не встретите лично
•Предприимчивы: когда сроки под угрозой, ваша первая реакция — перепланировать, а не эскалировать, и вы создаёте процесс там, где его нет
•Искренне интересуетесь ИИ и тем, для чего на самом деле предназначены данные, которые вы создаёте
Требования к опыту
•3–7 лет профессионального опыта, желательно сочетающего операционное выполнение с аналитической работой — операции с данными ИИ или аннотированием, стратегический консалтинг или роли в области данных и операций в ведущих технологических компаниях
•Доказанный опыт полного управления сложными рабочими процессами с несколькими заинтересованными сторонами, с ответственностью за результат, а не только за координацию
•Рабочее владение Python или SQL
•Прямой опыт управления, наставничества или управления производительностью распределённой команды
•Опыт одновременного поддержания качества и пропускной способности с подтверждающими цифрами
•Опыт перевода детальной технической спецификации в инструкции, которые могут выполнять другие
•Плюсом будет прямой опыт работы с процессами аннотирования, оценки или обучения моделей
Почему Encord
•Конкурентоспособная зарплата, комиссия и доля в быстрорастущем стартапе
•Сильная культура личного присутствия — большая часть команды работает из нашего офиса в Лондоне 4+ дня в неделю
•25 дней ежегодного отпуска + государственные праздники Великобритании
•Ежегодный бюджет на обучение и развитие
•Ежедневные обеды и ужины
•Командировки для встреч с клиентами, участия в мероприятиях и конференциях по Великобритании и Европе
•Обеды компании два раза в неделю
•Ежемесячные социальные мероприятия и двухразовые выездные встречи команды
