安全协调员/实验室主管
设计、安排并执行所有物理测试环境、机器人单元和硬件工作区的定期安全审计,确保持续符合内部基准和工业安全标准;全权负责事件管理流程,作为记录、归档和分析实验室事件、机械异常或未遂事故的主要联系人
AI行业岗位
Scale AI 是一家数据与人工智能基础设施公司,提供数据标注、评测、模型数据管线和面向企业及政府场景的 AI 数据服务。在业务特点上,Scale AI更强调技术研发与产品落地的结合:一方面需要持续推进模型、算法、数据、算力和工程平台等基础能力,另一方面也要把 AI 能力转化为稳定可用的产品、工具或行业解决方案。这类公司的竞争力通常来自高密度研发团队、快速迭代的工程体系、对真实应用场景的理解,以及从基础研究到商业化交付的协同能力。从团队建设看,相关方向主要集中在工程平台、产品应用、商业运营、模型算法等领域,适合关注前沿技术、复杂系统、产品化能力和长期产业机会的人持续观察。整体来看,公司价值不只体现在单点技术突破,也体现在持续吸引高水平人才、沉淀工程方法、连接生态伙伴并把能力规模化交付的综合实力。
Scale AI招聘页会持续整理岗位职责、工作地点、薪资标注和岗位方向,适合通过搜索了解Scale AI最新招聘机会。
OPEN ROLES
设计、安排并执行所有物理测试环境、机器人单元和硬件工作区的定期安全审计,确保持续符合内部基准和工业安全标准;全权负责事件管理流程,作为记录、归档和分析实验室事件、机械异常或未遂事故的主要联系人
制定并达成墨西哥地区的北极星指标:数据量、数据质量及所有合作伙伴站点的硬件正常运行时间;招聘、培训并管理现场运营专家团队,制定工作排期、设定绩效指标并确保为合作伙伴提供技术支持;作为工业合作伙伴的高级联络人,开拓新合作、监督硬件部署与更换,确保长期站点产出与留存
推动关键运营流程的执行;在全球范围内改进现有流程和工具;与利益相关方协作,优化新老客户的流程;建立一线、产品、战略和客户之间的有效反馈循环;构建、维护并定期向公司其他领导汇报详细数据,以支持其运营和战略决策
构建并推动关键运营流程;负责日常客户承诺的交付;建立一线、产品、战略和客户之间的有效反馈循环;与利益相关者合作,改进新老客户的流程;高级英语水平;2年以上运营岗位或顶级咨询公司工作经验;本科及以上学历,主修分析相关专业(如工程或经济学),或拥有工程、经济学或商业研究生学位
指导物理人工智能的缩放定律研究,确定如何最好地利用大规模数据集进行预训练和微调通用策略;开发用于开发和评估模型的新方法,包括新的物理人工智能行业基准;积极编写代码以实现、训练和测试最先进的架构
与客户经理和客户成功经理合作,交付新客户试点并深化现有客户的技术关系;与产品工程和产品管理团队协作,基于一线洞察影响产品路线图;成为下一代机器人和物理AI领域的专家(如视觉语言模型、视觉语言动作模型、世界模型)
拥有并架构用于机器人和自动驾驶数据集的大规模数据处理管道;使用Scale的机器人数据构建机器学习训练和微调管道;跨后端(Python、Node.js、C++)和前端(React、TypeScript)技术栈构建端到端解决方案
构建和扩展:维护高容错、高性能的系统,用于大规模服务机器人相关模型和基础模型,确保实时应用的低延迟;平台开发:构建内部平台,赋能模型能力发现,加快研究团队的迭代周期;协作:与机器人研究人员和计算机视觉工程师紧密合作,集成和优化模型以用于生产和研究环境
推动基础平台和系统的设计与实施,与利益相关者和内部客户紧密合作,理解和优化需求;与跨职能团队协作,定义、设计和交付新功能;主动识别并推动当前编程实践的改进,包括流程优化和工具升级;向团队和利益相关者展示技术信息,提供开发流程和技术方面的指导与见解
主导身份基础设施的设计与实施,确保企业系统的安全认证与授权;开发认证机制,如单点登录、多因素认证及联合身份解决方案;开发授权机制,包括基于关系的访问控制、基于属性的访问控制和基于角色的访问控制
驱动身份基础设施的设计与实施,确保企业系统的安全认证与授权;构建认证机制软件,包括单点登录(SSO)、多因素认证(MFA)及联邦身份解决方案(SAML、OAuth、OpenID Connect)
主导身份基础设施的设计与实施,确保企业系统的安全认证与授权;构建单点登录(SSO)、多因素认证(MFA)及联邦身份解决方案(SAML、OAuth、OpenID Connect)的软件
在云和企业环境中设计、测试和部署检测逻辑,将检测视为软件进行版本控制、同行评审和性能评估;构建和维护事件响应自动化、操作手册和工具,在不影响开发速度的前提下缩短遏制时间;通过改进模式设计、标准化、丰富化和质量检查来完善遥测管道,减少误报并提高信号保真度
执行跨国际市场的全球安全战略,将区域需求融入全球架构决策;将区域法规要求(如GDPR、ISO 27001、UK Cyber Essentials Plus等)转化为具体工程控制措施;跟踪区域安全指标并代表国际视角参与全球优先级和审计评审
与客户共同主持设计研讨会,定义定制化AI解决方案;为不同政府机构规划新的AI应用用例;领导跨职能团队(工程、运营、市场)开发AI应用和定制LLM;持续与最终用户互动,收集反馈并确保优先级合理
主导学习管理系统战略、选型与推广,包括认证与徽章体系,作为全国交付的可扩展基础;定义并管理课程目录,构建提升AI素养并推动Scale用例采纳的项目组合,确保课程易于发现并主动引导团队
担任公共部门项目的首席技术策略师,将模糊的任务需求转化为稳健的架构路线图,并指导现场实施;为生产级AI应用设计基础框架,整合交互界面、后端系统和AI模型,确保可靠输出;指导云基础设施的演进,确保所有环境下的安全性、全球可扩展性和长期系统完整性
担任公共部门项目的首席技术策略师,将模糊的任务需求转化为稳健的架构路线图,并指导现场实施;设计生产级AI应用的基础框架,为交互式UI、后端系统和AI模型的大规模集成设定黄金标准;指导云基础设施的演进,确保所有环境的安全性、全球可扩展性和长期系统完整性
与公共部门客户合作,确定范围、收集反馈并实施复杂问题的解决方案,包括每月在客户办公室工作最多两周以进行反馈和交付;设计生产级应用程序,将AI模型与全栈框架集成,管理从交互式用户界面到后端API和系统的所有内容
对部署在国际政府机构中的AI用例的长期性能和可靠性负全责;监督平台端到端健康,确保AI核心与所有全栈组件(从API到UI)的无缝集成;构建自动化系统以监控跨地理分布环境的模型性能和数据漂移
领导和管理为阿联酋联邦及地方政府客户构建AI应用的工程师团队,确保高质量交付和卓越的客户成果;担任阿联酋政府利益相关者的主要技术联系人,建立信任关系,主导探索研讨会,并在高管层面展示解决方案
领导和管理为沙特政府客户交付AI驱动应用的工程师团队,确保高质量输出和按时交付;作为沙特政府利益相关者的主要技术联系人,将复杂的工程概念转化为非技术受众易于理解的清晰语言;端到端设计、构建和优化全栈AI应用,包括数据管道、ML模型集成、API和前端交付
对部署在国际政府机构中的AI用例的长期性能和可靠性负全责;监督平台端到端健康状况,确保AI核心与所有全栈组件(从API到UI)的无缝集成,以维护响应迅速且可投入生产的环境;构建自动化系统,监控跨地理分布环境的模型性能和数据漂移,确保适当的可靠性水平
负责一个或多个全球国防产品领域的产品路线图和执行,推动构建内容和交付方式;亲力亲为:编写规格说明、原型解决方案、与工程师深入探讨技术架构,基于实际技术理解做出产品决策;设计与交付面向国防和国家安全工作流程的AI驱动产品和工具,与工程和机器学习团队紧密合作
设计和运行后训练流程,研究训练选择如何影响模型的安全性、鲁棒性和对齐属性;开发基于可解释性的评估方法,揭示模型产生不安全、欺骗性或其他不良行为的原因和方式,并利用这些见解指导针对性的缓解措施
设计和构建测试框架,用于评估AI模型和系统(包括智能体)的危险能力,如安全漏洞利用、CBRN提升及其他高风险活动;与政府机构或其他实验室合作,共同规划和设计评估方案,以衡量和减轻先进AI系统带来的风险
设计方法、系统和实验,确保高级AI模型和智能体在高风险或对抗性环境中保持与预期目标一致;开发实时监控技术和可观测性方法,跟踪AI行为,识别并标记偏差、涌现能力或异常输出;研究分层控制机制,包括故障安全、监督协议和干预方法,在检测到风险时暂停或重定向AI系统
研究AI智能体能力的科学,重点关注其与安全性、风险因素及基准测试方法的关系;设计和构建测试框架,评估AI智能体在用户压力或环境诱导下采取有害行为的倾向;设计和构建针对AI智能体在编码、网页浏览和计算机使用等能力增强时出现的新独特故障模式的利用和缓解措施
参与前沿机器学习与人工智能研究项目;与团队合作推动生成式AI、国防应用及自动驾驶等领域的技术突破;协助开发高质量数据与全栈技术,支持世界领先模型的构建与部署;与行业领袖及政府机构合作,交付具有实际影响力的AI应用
主导医疗保健AI路线图和数据策略:为医疗保健智能体训练栈设定产品方向及其背后的数据策略,建立AI持续变革医疗行业的愿景,推动工程、运营和上市团队的执行;与前沿实验室的研究团队建立合作关系:直接与领先AI实验室的研究人员合作,了解他们在医疗保健智能体能力方面的不足,为垂直领域塑造新产品线和竞争策略…
制定产品战略和路线图,基于客户需求、数据分析和业务影响;与高级领导层、工程、运营、数据科学、分析和设计团队紧密合作,制定并执行数据驱动的产品路线图;拥有端到端的产品所有权,从策略到执行再到度量
确保项目级客户需求被准确、一致地捕获,并达到适当的粒度级别;日常监控和执行生产计划与机会预测,快速响应需求变化;与供应运营团队合作,每周审查生产计划,推动预测准确性和调整;识别预测风险,并通过运营规划负责人协调战术干预
为平台工程和安全团队领导战略规划计划,设定目标并确定关键绩效指标;推动公司/业务部门范围内的项目和计划,涉及平台工程和安全团队;与公司各利益相关者合作,改进流程和程序,确保Scale的持续成功
日常管理前沿实验室合作伙伴组合,主导客户对话,拓展新合作,将一次性项目发展为持续合作;在客户对话中作为可信的主题专家,解释对抗性方法论、漏洞分类、基准测试结果及其商业含义;与企业及公共部门客户团队合作,识别并推进涉及安全、红队或基于LLM的网络安全的机会
领导跨职能项目,与工程、运营和市场团队协作;与产品和工程团队合作,优化产品以满足战略客户和计划需求;负责战略项目的数据标注运营执行;定期向公司高管团队汇报项目进展;解决公司最具影响力的核心问题
全面负责最具影响力和高可见度的客户管道,直接决策影响数据质量、运营效率、收入和利润率;理解客户需求,设计最适合提升模型性能的数据分类体系;构建管道基础设施以确保质量和效率;培训、指导和管理动态的全球团队
全面负责最具影响力和高价值的客户管道,直接决策影响数据质量、运营效率、收入和利润;理解客户需求,设计最适合提升模型性能的数据分类体系;构建管道基础设施以确保质量和效率;培训、指导和管理动态的全球团队
全面负责Zendesk配置,包括工单表单、字段、宏、触发器、自动化、SLA和视图;设计并维护路由逻辑,确保工单按技能、队列和团队准确分配;构建并管理支持代理技能框架(技能、等级、认证、队列结构)
识别区域内的重复问题模式和结构性低效环节;主导运营故障的复盘,并实施持久的系统级修复;作为复杂和高风险区域案例的升级对接人;定义并推动区域关键绩效指标(如服务水平协议、客户满意度、积压健康度和升级率)的改进
推动关键增长项目,扩大和改善Scale最高优先级AI项目的专家供应,与工程、运营、市场推广和项目交付团队紧密合作;开发和优化增长策略、漏斗和渠道,通过外展、推荐、黑客马拉松、合作伙伴关系、付费获取和专业社区等方式获取专家贡献者
全面负责指定前沿实验室客户的账户管理,从机会评估、项目启动到完成;将客户需求转化为由Scale内部交付运营团队执行的明确定义的人力数据项目;管理多个并行项目的客户沟通、行动项和跟进,注重细节
管理复杂战略生成式AI客户组合,全面负责客户成功与商业发展;与前沿AI实验室研究人员和运营负责人建立并维护深厚信任关系,在项目全周期中担任思想伙伴;将模糊的客户需求转化为由内部交付团队执行的明确定义的人力数据项目
灵活部署到贡献者组织内关键、快速推进的产品计划中;领导平台基础设施的架构改造,使其高度可持续、稳健,并优化与大型语言模型和基础模型的深度集成;领导可扩展性、可靠性和性能的架构决策;指导并提升团队中工程师的技能水平
负责Scale政策研究实验室的日常战略、方向和执行;与内部研究人员团队以及政府、行业和学术界的领先研究实验室合作;与内部研究人员团队一起推动与前沿AI模型框架和基准相关的举措;深度参与政策与研究社区,理解和引领趋势
负责Scale在全球所有议题领域的政策战略,包括人工智能治理、联邦采购、国际AI安全框架等;领导并壮大政策专业团队,设定优先级并管理复杂项目组合的执行;将业务目标转化为政策成果;作为Scale在贸易协会、标准机构和行业联盟中的高级代表,推动公司优先事项的共识
支持公司的大学招聘战略,协助实习和应届生项目的招聘流程;管理全周期招聘策略和流程,包括但不限于寻源、筛选、面试、录用等环节;理解大学岗位的优秀候选人画像,推动战略性寻源和候选人参与策略,建立多元化候选人池
作为GTM和AI领导者的战略合作伙伴,深入了解他们的团队、角色和优先事项;领导全周期招聘:从外联和寻源到offer谈判和录用;与招聘经理和跨职能合作伙伴建立基于信任的牢固关系;利用数据和指标来指导决策、优化流程并影响利益相关者
管理现场和企业员工的完整生命周期:入职、离职、绩效管理、薪资变更、休假和权限,确保符合墨西哥联邦劳动法;为经理和员工提供工作场所问题、绩效、政策解释和纪律程序方面的指导;管理工伤赔偿案件,从事故报告到返岗协调,与当地薪资代表、法律团队和保险公司紧密合作
负责所有生成式AI和研究活动的年度规划,包括战略和预算;根据销售目标和交易加速需求建立活动计划,优先考虑市场领导团队和业务发展团队对活动地点和受众的目标;管理现场营销和活动经理团队,负责执行规划和后勤,同时具备球员兼教练的心态,亲自执行高管晚宴、聚会、欢乐时光、赞助展会和主办会议的所有细节
执行所有联邦高管晚宴、聚会、社交活动及赞助展会的策划与后勤工作;根据销售目标和交易加速需求制定活动计划,优先考虑联邦团队和业务发展团队对活动地点和受众的要求;管理承包商关系,包括活动制作公司和外部供应商,并控制活动预算
主导公共部门合规项目(如FedRAMP HIGH、DoD SRG IL4/IL5/IL6、NIST 800-53/800-171、CMMC和RMF),负责控制映射、差距分析、证据收集、ATO包和认证时间表,包括与3PAO和外部评估机构的协调
根据ICD 705和TEMPEST要求,监督SCIF的建造、改造和扩建;与工程、建筑和总承包团队紧密合作,确保所有物理安全要求得到有效和高效的实施;确保SCIF满足或超过ICD 705、ICD 705-1(物理和技术安全标准)和ICD 705-2(技术规范)的所有要求
推动Scale AI的国际扩张,支持美国以外的市场进入和运营,特别是全球公共部门团队;起草、审查和谈判与全球实体签订的各类商业协议,包括主权AI交易、主服务协议和定制软件开发协议;作为主承包商、分包商或联合体合作伙伴管理复杂的公共招标
起草、审查和谈判与财富500强及其他公司的主服务协议,与销售、产品和工程团队紧密合作以完成收入交易;起草、审查和谈判各种其他协议,包括合作伙伴、经销商和供应商协议以及数据处理协议;与市场推广团队紧密合作,推动交易和业务发展
领导Scale全球公共部门和商业业务的合规项目,包括FedRAMP、NIST框架、SOC 2、ISO 27001及其他客户、监管和业务合规要求;管理和发展技术合规团队,负责公共部门授权、商业合规、审计、客户承诺、控制证据、整改和报告
就反贿赂和反腐败、利益冲突、礼品和招待、第三方风险及其他敏感的企业合规事项提供建议;领导或支持特权合规调查、补救和升级,与法务团队及外部律师协调处理涉及潜在诉讼或执法风险的事项;制定实用的合规政策、工作流程、培训和报告流程,以支持Scale的增长和IPO准备
监督并战略管理Scale的全球知识产权组合;制定并实施与Scale业务目标一致的综合知识产权战略,确保高质量知识产权的开发与保护;管理发明会议、发明披露选择、专利申请起草与提交以及专利审查
识别并管理产品开发中的法律风险,包括隐私、监管、许可、知识产权等;发展产品与隐私法律职能,专注于成熟化、运营化和规模化法律支持;与技术及非技术团队(产品、工程、运营、安全)紧密合作,为涉及客户数据、支付和负责任人工智能的关键战略举措提供未来保障
作为全栈工程师(60%后端/40%前端),与团队合作构建用于内部使用及外部客户/合作伙伴的出色工具和应用程序;在云原生分布式系统上设计、开发、测试和支持全栈应用程序;构建与组织内SaaS平台的实时集成
与运营、财务和工程团队合作,推动开发提供单一事实来源基础准确性的数据管道;持续改进现有数据管道,简化业务利益相关者的自助服务支持;执行定期系统审计,创建数据质量测试,确保数据/指标的完整准确报告
协助管理技术栈,包括Okta、GCC High、Opal、Slack、Jamf、Jira等平台;为IT服务和支持团队提供升级支持;与安全/合规团队合作,处理审计工件(如SSP更新、POA&M、NIST 800-53/171和CMMC 2.0的控制映射)
全面负责ERP环境(NetSuite或同类系统)的生命周期管理,包括架构、配置、集成与路线图,确保平台可靠支持总账、应付账款、应收账款、采购到付款、固定资产、收入确认、销售审计及国际合并与报告
设计和构建跨人事运营、招聘、财务和会计部门的代理驱动工作流和自动化系统;识别用代理工作流替代手动或基于规则流程的机会;与利益相关者合作,将业务流程转化为可扩展的自动化解决方案;领导端到端工作流的实施,从需求到部署和验证
企业应用策略:全面管理应用生态系统及专业AI工具的生命周期,确保系统融合为安全、可扩展的核心架构;AI代理部署:识别可用AI/LLM代理替代人工工作流的场景,构建并管理自动化预测、收入捕获和员工自助服务的内部代理
设计和部署基于LLM集成框架(如LangChain、LangGraph、CrewAI等)的多步骤智能工作流程;构建连接内部工具(Slack、Salesforce、Notion及内部数据系统)的API自动化流程
领导收入会计团队,监督月度结账活动,包括审查复杂日记账分录和关键账户对账,并管理和发展小型团队;提供技术监督,确保严格遵守ASC 606和美国通用会计准则,为标准合同和高度定制合同提供收入确认的最终决策
编制日记账分录并处理日常公司会计活动,支持月末结账流程,提供及时准确的符合美国通用会计准则的月末财务报表;建立或改进资产负债表账户对账工作底稿,包括审查和清理历史对账及相关余额;与会计和财务团队合作处理指标、波动分析、预测和预估,并支持月度报告包的编制
主导GCC和英国地区的特定保障项目,包括Qatar NCSA NIA、KSA NCA ECC、UAE DESC ISR、UK Cyber Essentials Plus、DCC和NCSC SdB,负责控制映射、证据收集、差距分析、认证时间表和提交管理
负责公司最复杂、高价值的企业级机会的技术战略和执行,作为“技术胜利”的最终仲裁者;担任高管层(CTO、AI负责人、工程负责人)的信任顾问,指导长期AI/LLM采用策略;架构并领导端到端解决方案设计,从发现到试点再到生产化,应对模糊且不断变化的客户需求
制定并执行医疗行业的市场进入策略,包括细分市场、信息传递、定价和渠道方法;识别并优先考虑高价值用例,使其与行业痛点和监管现实保持一致;开发可扩展的客户定位、价值传递和概念验证交付手册;负责医疗行业的管道生成和收入目标
拥有并发展Scale的企业GTM运营模式,包括客户参与策略、漏斗设计和销售执行标准;设计和管理企业RevOps系统栈(如CRM、预测、报告、规划工具),支持可扩展增长;定义、跟踪并运营核心企业GTM指标,涵盖管道健康度、交易速度、预测准确性和销售代表生产力
通过第二阶段资格认定,负责对外拓展和客户互动;在销售流程的M1阶段推动客户拓展和教育;与潜在客户建立信任,并教授他们Scale AI的能力、AI工作流程和输出方法论;主导发现对话,识别和筛选高潜力的企业机会
拥有并扩展与领先医疗和生命科学机构(供应商、支付方、制药、生物技术)的关系,专注于多年战略AI项目;通过将Scale的能力映射到高影响力工作流(如临床文档、预授权、收入周期、患者运营、临床试验、药物安全、医学审查)来销售代理型AI解决方案
拥有并扩大与最大金融服务机构(银行、保险、资本市场、金融科技)的关系,专注于高影响力的多年期AI转型项目;通过将Scale的能力映射到关键任务工作流(如核保、欺诈、合规、客户运营、投资研究),销售智能体AI解决方案
领导端到端的客户参与,作为直接负责人管理客户关系、主持研讨会、领导最终汇报,并对结果负责(用例选择、工作说明书质量、交付);协调和指导解决方案工程师、设计师、技术负责人和数据科学团队,无需直接管理他们
交付核心咨询工作,包括市场研究、影响评估、综合分析和研讨会材料制作;管理项目日常运营,负责时间线、跟踪器和跨团队协调,确保从启动到最终汇报的顺利推进;为客户对话构建研究材料和支撑内容,支持负责人打造垂直领域思想领导力
定义基础架构:确定核心平台层在每个能力支柱上需要满足的条件,以确保在其上构建的任何内容都可靠;排序工作:根据客户承诺、交付团队速度需求和当前实际阻碍进展的因素,对平台工作进行优先级排序和排序
为最具影响力的企业客户负责产品成果,作为产品交付和客户价值的责任产品经理;与副总裁/首席级买家和高级技术负责人建立可信赖的顾问关系,成为客户问题外部化前的可靠升级点;推动部署从合同阶段进入生产环境,弥合差距并确保生产就绪
招聘、指导并部署产品经理至战略客户(如财富100强企业、政府机构);识别跨部署项目的模式,决定哪些定制化解决方案应从定制转向核心产品;作为销售/市场领导层的主要产品合作伙伴,确保产品路线图与市场需求对齐
招聘、指导并部署产品经理到战略客户(如财富100强、政府机构);识别不同部署中的模式,决定哪些定制解决方案应从定制产品转向核心产品;作为销售/市场领导层的主要产品合作伙伴,使产品路线图与市场需求保持一致
领导SGP核心能力(编排层、模型服务、API)的战略规划与高速执行,管理从技术范围界定、架构设计到生产发布的功能全生命周期;跨系统、核心ML、研究与产品团队推动执行,管理复杂技术依赖,以架构一致性交付统一的SGP能力
拥有多个企业级项目的战略规划、排期和高速度执行的端到端所有权,确保在激进的产品目标下按时交付;运行每周跨职能同步会议,暴露障碍,推动决策;管理跨核心团队(如平台、前沿部署工程、产品)的复杂依赖关系和技术沟通,无缝交付前沿代理给企业客户
拥有多个企业级项目的战略规划、排期和高速度执行,确保在激进的产品目标下按时交付;管理跨职能团队的复杂依赖关系和技术沟通,确保前沿智能体无缝交付给企业客户;将深度的技术复杂性提炼为简洁、可操作的见解,供工程师和高管层决策使用
直接与企业客户合作,了解其技术基础设施、数据管道和业务需求;设计并实现Scale AI平台与客户数据环境(云平台、数据仓库、内部API)之间的定制集成;构建稳健的数据连接器和ETL管道,用于摄取、处理并准备客户数据以支持AI工作流
主导产品中的大型新领域开发;跨后端、前端工作,并与大型语言模型和机器学习模型交互;以高速度和高质量交付实验,以吸引客户;参与从概念到生产的整个产品生命周期;能够并愿意多任务处理并快速学习新技术
主导产品中的大型新领域,从设计到生产部署推动功能实现;跨后端、前端工作,并与LLM和ML模型进行交互;使用Python开发可靠的后端服务,处理分布式系统、数据管道和ML/LLM组件;集成LLM、向量数据库和AI基础设施,以支持智能产品体验
设计、构建和扩展支持企业级GenAI产品的后端系统,重点关注可靠性、性能和跨Scale及客户基础设施的部署;开发核心服务和API,安全高效地集成AI模型和企业数据源,实现生产级AI采用
设计并实现端到端的智能体系统,结合大语言模型推理、工具使用、记忆和控制逻辑,解决重复性企业用例;构建可扩展、可靠的智能体架构,能够部署到具有不同数据、工具和约束的多个客户环境中;开发评估框架、数据集、环境和指标,用于衡量智能体在生产环境中的性能、可靠性和业务影响
与战略企业客户直接合作,理解其技术基础设施、数据管道和业务需求;设计并实现Scale AI平台与客户数据环境(云平台、数据仓库、内部API)之间的定制集成;构建稳健的数据连接器和ETL管道,用于摄取、处理并准备客户数据以支持AI工作流
直接与企业客户合作,了解其技术基础设施、数据管道和业务需求;设计并实现Scale AI平台与客户数据环境(云平台、数据仓库、内部API)之间的自定义集成;构建稳健的数据连接器和ETL管道,用于摄取、处理和准备客户数据以支持AI工作流
端到端拥有平台的大面积区域,推动组件从设计到生产部署;研究知识表示系统,包括本体和知识图谱,支持对企业数据的结构化推理;设计和实现RAG流水线,包括分块、嵌入、索引、检索和重排序;构建和维护检索与ML组件与多样化企业数据源、向量数据库、API和服务之间的集成
设计多云系统架构和抽象层,使SGP平台能够在现有云提供商上运行;实现Scale AI平台与客户数据环境(云平台、数据仓库、内部API)的定制集成;与平台、产品团队及客户直接合作,开发和实施可扩展的创新基础设施
与客户直接合作,理解其技术基础设施、数据管道和业务需求;设计并实现Scale AI平台与客户数据环境(云平台、数据仓库、内部API)之间的定制集成;构建稳健的数据连接器和ETL管道,用于摄取、处理和准备客户数据以支持AI工作流
招聘、指导并培养一支高绩效的技术项目经理团队,定义团队文化、运营模式及职业发展路径;制定企业项目的长期执行策略,确保与公司OKR及产品里程碑对齐;建立标准化的项目交付、风险管理及跨职能沟通流程,以支持公司规模化增长
负责最大客户的交付,领导端到端执行,包括范围界定、交付排序、消除障碍,并在范围、速度和质量之间做出权衡;领导并壮大团队,招聘、培养和留住世界级的前沿部署工程师,设定技术标准,建立入职和职业发展框架
定义并执行与业务和工程优先级一致的基础设施路线图;领导可扩展、安全且可靠的基础设施系统的设计与实施;设定并维护平台正常运行时间、性能和开发者体验的SLA/SLO;管理工程团队并推动技术交付
领导SGP核心能力(编排层、模型服务、API)的战略规划和高速度执行,管理从技术范围界定和架构设计到生产发布的功能;跨系统工程、核心ML、研究和产品团队推动执行并管理复杂的技术依赖关系,以交付统一的SGP能力并保持架构一致性
设计和构建用于部署、监控和评估生产环境中智能体应用的核心平台能力;构建可靠的API和数据管道,大规模捕获智能体遥测、评估信号和性能指标;与机器学习工程师合作,在平台工作与评估或改进系统交汇处,具备足够的机器学习素养以推理模型行为、评估质量和改进循环,同时拥有使这些工作流可靠的软件系统
构建或贡献生产环境中智能体行为的可观测性工具,提供信号和仪器以深入了解智能体行为,而不仅仅是成功或失败的判断;设计智能体应用的评估方法和指标,并与平台协作实现自动化、规模化运行,覆盖不同客户用例,而非一次性分析
在导师指导下,专注于一项研究或工程项目;协助开发和实施用于医疗健康应用的机器学习模型,包括数据预处理、特征工程、模型训练和严格评估;在关键研究领域贡献项目,例如:将自然语言处理、多模态人工智能或大语言模型应用于患者数据、临床记录或医疗聊天机器人,以提高安全性和事实准确性;利用电子健康记录或非临床数…
开发前沿研究项目,关键研究领域包括;利用电子健康记录和非临床数据(如社交媒体)对健康行为和结果进行建模与预测;应用自然语言处理、多模态人工智能和大语言模型处理患者数据、理解临床结果,并确保医疗聊天机器人的安全性、实用性和真实性
参与前沿AI项目:致力于提升AI能力,例如为复杂推理任务训练模型或识别模型故障模式,接触最先进的技术和研究;加入焦点小组:参加每两周一次的会议,交流见解、讨论不断发展的AI技术,并向经验丰富的研究人员学习
开发工具以加速Scale标注平台上合格贡献者的增长;构建系统的欺诈检测系统,以移除不良行为者,确保贡献者群体的安全与可信;使用模型评估任务和标注员的质量,并大规模保证请求的质量;设计先进的匹配算法,将标注员与客户进行匹配,以实现最佳周转时间和准确性
开发工具以加速Scale标注平台上合格贡献者的增长;构建系统的欺诈检测系统,以清除不良行为者,确保Scale贡献者群体的安全与可信;使用模型评估任务和标注员的质量,并大规模保证请求的质量
测量前沿模型的危险能力并进行准备性研究;研究并创建前沿模型的新基准科学;研究和开发新方法,以训练模型在需要长链思维的极端困难推理问题上表现出色;研究可扩展的监督协议,使人类能够生成并质量控制超出其自身能力的推理链
受邀参与与我们合作的AI实验室和平台的高影响力项目;设计复杂的、特定领域的问题和数据集,以严格评估AI模型;提供专家见解,以提高AI模型的准确性、推理能力和整体性能;加入HFC社区,成为致力于跨领域推进前沿AI的创新者和思想领袖网络的一部分
受邀参与与我们合作的AI实验室和平台的高影响力项目;设计复杂的、特定领域的问题和数据集,以严格评估AI模型;提供专家见解,以提高AI模型的准确性、推理能力和整体性能;成为HFC社区的一部分,加入一个致力于跨领域推进前沿AI的支持性、跨学科创新者和思想领袖网络
受邀参与与我们合作的AI实验室和平台的高影响力项目;设计复杂的临床场景,评估模型决策的安全性和准确性;通过结构化的、基于示例的反馈来塑造推理框架;加入HFC社区,成为致力于跨领域推进前沿AI的创新者和思想领袖网络的一部分
受邀参与与我们合作的AI实验室和平台的高影响力项目;设计复杂的临床场景;评估模型决策的安全性和准确性;通过结构化的、基于示例的反馈来塑造推理框架;加入HFC社区,成为致力于跨领域推进前沿AI的创新者和思想领袖网络的一部分
受邀参与与我们合作的AI实验室和平台的高影响力项目;设计复杂的现实世界场景,评估模型输出的准确性和法规遵从性;提供有针对性的反馈,以提升模型在合规、诉讼、判例法和合同分析等领域的性能;加入HFC社区,成为致力于推动前沿AI跨领域发展的创新者和思想领袖网络的一部分
受邀参与与我们合作的AI实验室和平台的高影响力项目;设计复杂的现实世界场景,评估模型输出的准确性和法规遵从性;提供针对性反馈,以提升在合规、诉讼、判例法和合同分析等领域的性能;加入HFC社区,成为致力于推动前沿AI发展的跨学科创新者和思想领袖网络的一部分
受邀参与与我们合作的AI实验室和平台的高影响力项目;开发和评估复杂的金融场景,以测试和提高AI在估值、预测和分析方面的准确性;在互动会议中协作,评估模型输出的市场相关性和合规性;为金融建模、风险评估和股票研究等专业项目做出贡献
受邀参与与我们合作的AI实验室和平台的高影响力项目;开发和评估复杂的金融场景,以测试和提高AI在估值、预测和分析方面的准确性;在互动会议中协作,评估模型输出的市场相关性和合规性;为金融建模、风险评估和股票研究等专业项目做出贡献
通过电子邮件和聊天支持渠道,使用既定工作流程和最佳判断,解决常规和中等复杂的贡献者咨询;清晰、共情且专业地进行沟通;在Zendesk或同等系统中,彻底记录调查过程、采取的行动和解决方案
设计和执行研究实验;构建和评估前沿大语言模型数据集;为前沿流程开发训练和测试材料;改进现有和新产品的质量;扎实的机器学习知识,处于机器学习博士学位的最后阶段或已毕业;具备行动导向的思维模式,能在创造性解决问题和务实交付成果之间取得平衡
为联邦客户设计和实施可扩展的后端系统,利用Scale现代化、云原生的AI基础设施;与跨职能团队合作,定义并执行后端解决方案的愿景,确保其满足在安全环境中运作的政府机构的独特需求;开发分布式系统、数据密集型应用程序和机器学习基础设施,为任务所有者带来实际影响
为公共部门客户设计和实施安全、可扩展的后端系统,利用Scale现代化、云原生的AI基础设施;负责服务或系统,定义其长期健康目标,同时改善周边组件的健康状况;提高我们的高标准工程实践、工具和流程
团队领导:领导并指导一个50人以上的高性能工程团队,培养技术卓越和主人翁精神的文化;技术方向:指导团队应对涉及大语言模型、AI智能体和大型分布式系统的复杂挑战;高管利益相关者参与:代表Scale AI与高级外部合作伙伴进行高风险谈判和战略讨论,展现强大的技术能力和可信度
招募一支高绩效的工程团队;推动工程生产力,为从事生成式AI项目的工程师团队提供指导、辅导和技术领导;与跨职能团队合作,定义、设计和执行战略路线图;直接与客户合作,理解他们的问题,并将其转化为Scale平台的功能
将内部及社区开发的最先进模型应用于生产环境,以解决客户和任务发布者的问题;通过重新训练、超参数调整和架构更新来改进和维护生产模型,同时保持核心性能特征;与产品和研究团队合作,识别并原型化由机器学习驱动的产品增强功能,包括针对即将推出的产品线
为机器学习模型开发和维护自动化评估流水线,涵盖功能、性能、鲁棒性和安全指标,包括基于LLM评判的评估;设计测试数据集和基准,以衡量泛化能力、偏见、可解释性和故障模式;为LLM智能体构建评估框架,包括基于场景和环境的测试基础设施
领导并发展一支为公共部门客户交付生产就绪AI系统的机器学习工程师团队;在智能体LLM框架、强化学习、生成式AI和计算机视觉等项目上提供技术指导和指导;与研究、产品和基础设施团队合作,使技术路线图与组织和客户优先级保持一致
招聘一支高绩效的工程团队;推动工程生产力,为从事生成式AI项目的工程师团队提供指导、辅导和技术领导;与跨职能团队合作,定义、设计和执行战略路线图;在复杂的公共部门合规要求和框架中导航并交付成果
通过深入技术及运营挑战、解决未定义问题,为公共部门客户推动创新与转型,交付有影响力的解决方案;利用技术概念、工具和专业知识,从零创建解决方案或大幅改进现有解决方案;运用数据、分析和技术专长,协调内部资源并创建直接为公共部门客户增加价值的工具
开发利用尖端人工智能和智能体技术为企业级公共部门客户创造价值的解决方案;与Scale及客户的高管合作,制定并执行业务产品战略;负责端到端的产品开发,包括理解客户痛点、定义产品需求、管理开发、测试和发布
管理和扩展情报和联邦执法客户的公共部门账户组合;领导和指导一个小型(通常4-8人)面向客户的团队,包括部署策略师、解决方案工程师或相关角色;负责账户规划、续约和扩展动作,与客户经理合作支持追加销售和长期增长
直接向公共部门业务运营负责人汇报;运用全面的业务工具(业务分析、战略思维、运营执行、项目管理等)推动成果;为解决高优先级成果而处理模糊、开放式问题,通常涉及广泛的利益相关者(工程、分析、产品经理、地理空间专家、交付等)
开发、构建和维护基础设施,确保数据管道高效、可扩展且能产出高质量输出;负责高优先级数据生产管道的日常进度,确保项目高效推进;与领域内的主题专家合作,验证数据质量,并将深度领域知识转化为可扩展的流程和可衡量的成果
管理从高管到最终用户的客户关系;与国家安全客户合作,确定将由Scale工程团队构建和完善的智能体工作流程用例范围;领导跨职能项目团队,实现并超越客户的AI/ML目标;以“不惜一切代价”的心态领导工作,主动识别客户需求和操作痛点以确保客户成功
推动创新和转型,深入研究技术和运营挑战,解决未定义的问题,并提供有影响力的代理式人工智能解决方案;将人工智能/机器学习技术和流程转化为可用的产品/解决方案,即使需求未定义或模糊不清;与Scale的工程、运营和其他公共部门团队合作,构建和交付针对计算机视觉和生成式人工智能领域独特政府用例的人工智能系统
管理从高管到最终用户的客户关系;与客户共同部署,确定智能体工作流程用例,供Scale工程团队构建和完善;领导跨职能项目团队,交付并超越客户的AI/ML目标;以“不惜一切代价”的心态领导工作,主动识别客户需求和操作痛点,确保客户成功
与Scale领导层、EMEA负责人、客户管理团队、客户经理以及EMEA战略团队紧密合作,制定整个区域的总体市场进入战略;与潜在客户合作,识别有影响力的AI解决方案,并塑造和规划其AI高层愿景
与Scale领导层、EMEA负责人、客户管理团队、客户经理以及EMEA战略团队紧密合作,制定整个区域的总体市场进入战略;与潜在客户合作,识别有影响力的AI解决方案,并塑造和规划其AI高层愿景
为团队管理复杂的日历和日程安排,包括协调会议、跟踪差旅和管理请求,以及与团队成员确定优先事项;预订差旅,包括航班、住宿和交通;预订客户用餐、活动等任何要求的预订;作为内部和外部利益相关者(包括客户、合作伙伴和政府部委)的主要联络点
推动识别政府实体中Scale可构建定制大语言模型的高价值用例流程;与客户合作,了解其最紧迫的问题,并集思广益Scale如何提供最佳帮助;通过识别和预防风险或关注领域,管理客户的长期健康度
使用现代框架和技术构建和维护全栈Web应用程序;利用数据库系统高效管理和查询数据;在云服务环境中部署和管理基础设施,以确保可扩展性和可靠性;为将被不同客户用例使用的横向平台功能做出贡献;与设计、产品和数据团队跨职能合作,创建稳健的应用程序
主导与客户的设计研讨会,定义定制化人工智能解决方案;探索政府实体中各种新的人工智能应用用例;领导跨职能团队(工程、运营、市场推广)开发人工智能应用和定制化大语言模型;持续与未来终端用户互动,收集反馈并确保有效确定优先级
为公共部门客户使用的AI驱动应用程序设计和优化用户体验;领导Scale的GenAI平台端到端的设计工作,确保复杂的AI工作流程易于理解和操作;与产品经理、工程师(机器学习、后端、前端)及其他利益相关者跨职能合作,定义需求并将其转化为引人注目的用户流程、线框图和精美的UI设计
为公共部门客户使用的AI驱动应用程序设计和优化用户体验;领导Scale的GenAI平台端到端设计工作,确保复杂的AI工作流程易于理解和直观;与产品经理、工程师(ML、后端、前端)和其他利益相关者跨职能合作,定义需求并将其转化为引人注目的用户流程、线框图和精美的UI设计
与公共部门合作伙伴深入沟通,理解其面临的挑战;应用最新研究,设计定制模型或模型链;与数据标注团队紧密合作,创建高质量的训练数据集;在具有挑战性的生产环境中训练、优化和部署模型;开发并维护稳健的评估系统
管理工程团队并推动技术交付;为先进的AI驱动应用程序设计、构建和优化后端服务,重点关注AI智能体、评估工具和自动化;能够跨职能工作,无论是内部还是外部客户;参与从概念化到生产的整个产品生命周期
后端开发与系统所有权:使用现代云原生AI基础设施,为客户设计和实施安全、可扩展的后端系统。拥有服务或系统,定义长期健康目标,并改善周边组件的健康状况;协作与标准制定:与跨职能团队合作,为安全环境定义并执行后端和基础设施解决方案。提高工程标准、工具和流程,以保持高质量输出
与公共部门客户合作,深入了解其挑战并定义人工智能驱动的解决方案;利用最大人工智能实验室和开源模型的最新进展,构建和部署端到端人工智能应用程序到生产环境;与跨职能团队(包括数据标注专家)合作,创建高质量的训练数据集
制定和实施基础系统的架构愿景,充当高层业务目标与技术目标之间的桥梁;与跨职能团队合作,定义并推动下一代AI数据基础设施功能的采用;负责主动识别并推动组织增长机会,改进编程实践,并升级定义我们开发生命周期的工具
推动本地开发流程、构建、测试、持续集成和持续交付系统的架构、设计和实施,与利益相关者和内部客户密切合作以理解和细化需求;直接管理或指导由应届毕业生到经验丰富工程师组成的小型软件工程师团队
推动基础数据平台和系统的架构、设计、实施与可靠性工作,与利益相关者和内部客户紧密合作以理解和细化需求;与跨职能团队合作,定义、设计和交付新功能;主动识别并推动对当前编程实践的改进机会,包括流程优化和工具升级
设计和构建工程团队默认使用的安全应用程序和基础设施基础;与产品和工程团队在整个软件开发生命周期(SDLC)中合作,从RFC和架构评审到实施、发布和长期维护;进行深入的架构、设计和代码审查,识别超出单个漏洞的系统性风险
进行深入的代码审查,以识别和修复安全漏洞;通过RFC和服务审查,评估并增强我们产品的安全性;实施和维护以安全为核心的CI/CD流水线;执行静态应用程序安全测试(SAST)和动态应用程序安全测试(DAST),以识别生产代码中的漏洞
领导一支高效的研究科学家和工程师团队进行LLM评估工作;研究现有LLM评估技术的有效性和局限性;为大语言模型设计和开发新颖的评估基准,涵盖指令遵循、事实性、鲁棒性和公平性等领域;与客户和同级团队沟通、协作并建立关系,以促进跨职能项目
推动关于现有LLM评估技术有效性和局限性的研究;为大语言模型设计和开发新颖的评估基准,涵盖指令遵循、事实性、鲁棒性和公平性等领域;与客户和同级团队沟通、协作并建立关系,以促进跨职能项目
研究构建最先进代理(如浏览器代理、软件工程代理)所需的关键数据类型;探索推动智能、适应性AI代理发展所需的数据格局;指导公司的数据战略以驱动创新;解决与数据、交互和评估相关的新颖挑战;就代理主题发表有影响力的研究论文
构建、分析和优化我们的训练和推理框架;与机器学习团队合作,加速他们的研究和开发,使他们能够开发下一代模型和数据管理工具;研究和集成最先进的技术,以优化我们的机器学习系统;对系统优化有强烈的热情
领导、指导和发展一支专注于生成式人工智能研究计划(例如评估、后训练、智能体、强化学习环境)的研究科学家和工程师团队;定义并推动多年研究路线图:识别关键科学问题,设定里程碑,分配资源,并确保严谨执行
研究与开发新颖的后训练技术,包括SFT、RLHF和奖励建模,以增强LLM在文本和多模态领域的核心能力;设计与实验新的偏好优化方法;分析模型行为,识别弱点,并提出减轻偏见和增强模型鲁棒性的解决方案
研究推动LLM智能体(包括浏览器和软件工程代理)发展的关键数据类型;制定Scale的数据策略,识别提升LLM推理能力最有效的数据源和方法论;开展关于语言模型推理的有影响力的研究;与外部研究人员合作
构建和部署用于智能体推理验证的多智能体系统;开发用于检测错误和扩展人类判断的流水线;结合经典机器学习、大语言模型和多智能体技术以提高可靠性;领导研究智能体故障模式并部署修复方案;使用人工智能工具加速原型设计和迭代
构建和维护用于大规模服务LLM工作负载的容错、高性能系统;构建内部平台以赋能LLM能力发现;与研究人员和工程师合作,为生产和研究用例集成和优化模型;进行架构和设计评审,以维护系统设计和可扩展性的最佳实践
设计和维护容错、高性价比的系统,用于管理跨集群和云的计算资源分配、调度和自动扩缩容;构建统一的抽象层和API,以整合服务与训练工作负载的作业提交、遥测和可观测性;开发使用计量、成本归因和配额管理系统,以实现计算预算的透明度和控制
领导跨职能项目,满足战略客户需求(涉及工程、运营和市场营销部门);与AI研究人员和产品团队建立技术合作伙伴关系,制定新的数据策略以推进模型开发;制定整体战略,为战略客户提供可操作的市场、竞争和数据洞察
主导Agent与RL环境数据垂直领域的产品路线图,设定产品方向并推动工程、运营和上市团队的执行;与领先AI实验室的研究团队建立技术合作伙伴关系,识别洞察以塑造新产品线和垂直领域的竞争策略
将研究转化为产品:与客户方研究人员合作,专注于后训练、评估、安全/对齐,并构建他们所需的基础组件、数据与工具;与核心客户及前沿实验室深度合作:亲手与领先的AI团队及前沿研究实验室合作,解决与前沿模型改进、性能及部署相关的困难、开放式的技术问题
构建并部署AI和自动化工作流,以提高漏斗速度和运营效率;自动化付费营销、贡献者入职、生命周期管理和运营报告中的重复性任务;连接API并组装由LLM驱动或无代码的工作流,以取代手动操作步骤
构建、分析和优化我们的训练与推理框架;与机器学习和研究团队合作,加速他们的研发工作,并支持他们开发下一代模型和数据管理方案;研究和集成最先进的技术,以优化我们的机器学习系统;对系统优化充满热情
运营领导:管理数据工厂站点的日常运营,确保从机器人机队和/或机器人系统持续、高容量地收集数据;团队管理:招聘、入职、培训、评估和指导数据收集专家团队及所有支持人员(技术人员、主管、项目经理)。安排轮班覆盖并管理人员配置,确保设施始终全面运营
构建并推动我们最关键的一些运营流程;负责客户承诺的日常交付;在一线、产品、战略和客户之间建立有效的反馈循环;与利益相关者合作,改进新客户和现有客户的流程;高级英语技能;至少三个月在运营岗位和/或顶级咨询公司的行业经验
推动关键增长项目,与工程、运营和上市等跨职能团队协作;制定并优化增长战略、漏斗和渠道,以满足战略客户和市场需求;监督增长运营,确保执行顺畅并与业务目标保持一致;解决最紧迫的增长挑战,为Scale AI在特定领域的市场影响力设定新标准
建立并推动关键运营流程,确保数据引擎产品与服务的准时交付及客户收入消耗;建立并监督关键杠杆,持续关注服务等级协议达成与质量提升;审查、跟踪并改进运营绩效,致力于持续优化;监督新数据引擎项目的顺利启动与成功实施
担任高级领导的战略合作伙伴和顾问,提升洞察力,综合数据并影响各项计划的决策;充当“瑞士军刀”式的运营者:独立构建模糊问题,在技术和非技术领域推动清晰度并提供解决方案;管理团队的运营节奏,包括规划周期、研讨会和业务评审
从前端、后端到基础设施,端到端地设计和实现功能;使用TypeScript、MongoDB和Elasticsearch等技术端到端构建功能,并为由Temporal驱动的计算编排层做出贡献
负责主要全栈产品领域,推动功能从设计到生产部署的全过程;使用React和TypeScript构建现代化的前端体验,确保性能、可用性和响应性;使用Python开发可靠的后端服务,处理分布式系统、数据管道和ML/LLM组件
设计、构建和维护涵盖前端、后端和基础设施层的健壮、可扩展的全栈系统;与内部操作员紧密合作,识别瓶颈并快速交付务实的解决方案;拥有对贡献者平台至关重要的核心系统,直接影响Scale的生成式AI数据管道和业务成果
负责主要全栈产品领域,推动功能从设计到生产部署的全过程;使用React和TypeScript构建现代化的前端体验,确保性能、可用性和响应性;使用Python开发可靠的后端服务,处理分布式系统、数据管道和ML/LLM组件
设计和拥有支持Scale生态系统中可扩展数据生成、评估和定制客户交付的基础平台系统;构建可扩展的生产级服务,支持前沿AI工作流程,包括多模态输入、长期运行流程和代理编排;构建和运营大规模分布式系统,确保正确性、可靠性、可观察性和成本效率
设计、实施和运营灵活且准确的财务系统;跨后端、前端和会计相关系统开展工作;以高速度和高品质交付成果,以吸引我们的客户;参与从概念化到生产的整个产品生命周期;能够并愿意快速处理多项任务并学习新技术
负责前沿代理数据产品的主要后端系统,推动项目从早期探索到生产部署的全过程;构建支持代理工作流程(如编码、工具使用编排、GUI/计算机使用任务)的可扩展服务和管道,确保高可靠性和可观测性
构建产品和系统,为每个项目识别合适的贡献者进行任务标注;构建产品和系统,为每个项目识别合适的贡献者进行任务审核;培训贡献者,使其理解优质与劣质任务交付成果的区别;理解公司业务、客户体验和生态系统定位
理解公司的业务、客户体验和市场定位;为薪酬团队制定产品战略;通过与高层领导、运营、数据科学、分析、设计和工程团队的紧密合作,制定并执行以数据驱动、以贡献者为中心的产品路线图,同时平衡业务需求
推动影响:通过为领先的AI创新者和政府机构提供关键数据解决方案,直接促进人工智能的发展;客户协作:每天与技术客户互动,理解其独特挑战并将其转化为有影响力的解决方案;端到端开发:设计、构建和部署涵盖整个技术栈的功能,从前端界面到后端系统和基础设施
负责产品内的大型核心模块;能够与内部或外部客户进行跨职能协作;端到端构建功能:包括前端、后端、系统设计、调试和测试;以高速度和高品质交付实验,以吸引客户;参与从概念化到生产的整个产品生命周期
将业务目标转化为产品成果,包括提高贡献者留存率、提升操作员生产力、加快项目启动和交付速度,以及提高客户满意度;制定长期产品愿景、战略并确保与高层目标一致,推动工程、产品和设计团队打造引人注目、大胆且连贯的产品
负责从初始假设、数据抓取到最终发布的模型评估创建;超越聚合指标(例如“准确率为85%”),深入分析模型在其余15%上失败的原因,识别原始模型输出中的语义模式、边缘案例和系统性幻觉;审查原始数据集、会议记录和研究笔记,找出“所以呢?”的答案,将这些发现转化为逻辑层次结构
领导制定Scale公司的政府关系与政策战略;领导政策、法律、产品和市场团队之间的跨职能协调,使政策规划与业务目标和优先级保持一致;与内部利益相关者合作,识别新出现的政策风险和机遇,将复杂的发展转化为可操作的策略和建议
主导关于AI如何改变社会及重塑全球安全格局的原创研究;通过撰写白皮书、文章、简报备忘录、演讲稿和专栏文章,帮助公司在竞争激烈的思想市场中阐明观点;深入产品团队和业务部门,了解公司的技术及其发展方向
执行核心人才招聘战略,直接影响公司国际扩张的成功;直接负责实现季度招聘目标,这对国际公共部门和企业团队在全球业务增长关键阶段的成功至关重要;与利益相关者群体的招聘经理和领导层合作,作为值得信赖的顾问,帮助指导和执行复杂的国际招聘策略
为不断发展和演变的企业业务部门提供端到端的人力资源业务伙伴支持;直接推动组织健康计划,影响组织结构以有效扩展团队;在团队开拓新市场时,制定并实施创新解决方案;成为企业团队员工和领导值得信赖的顾问及合作伙伴
创意执行:领导高保真动态图形从初始概念到最终渲染和交付的端到端制作;实验性研发:投入时间研究和开发新的设计概念,尝试新兴的动态趋势和技术,以保持品牌在人工智能行业的前沿地位;流程创新:开发和优化动态工作流程,包括集成生成式人工智能工具,以提高团队效率和输出质量
帮助推动Scale公共部门产品组合的上市策略,将复杂的AI/ML能力转化为能打动政府决策者的引人入胜的叙事;支持创建展示客户成功案例的研究报告;协助协调产品和功能发布及营销活动的规划与执行
为医疗保健、保险和金融服务领域的关键角色制定清晰、有说服力的企业级产品信息传递;创建营销资产,包括幻灯片、视频、博客文章和一页纸简介,以有效向垂直领域领导者传达我们的价值主张;围绕每个垂直领域推动营销计划,以助力实现销售渠道目标
市场研究与理解:获取并深入了解目标市场、细分领域、买家画像、竞争对手和合作伙伴;市场进入策略:为每个业务单元定义并拥有所有产品和解决方案的市场进入策略和战术,与销售、产品、现场和增长团队合作制定推动销售渠道的综合营销计划
领导和管理产品法律团队,培养人才,并在隐私、知识产权和就业法领域创建可扩展的法律支持系统;作为高级主管在产品开发、法规遵从和战略业务计划方面的可信赖顾问;领导产品法律战略,嵌入合规设计,并推进富有创意、面向业务的解决方案
提供战略性产品建议:主导产品开发的知识产权战略,将知识产权保护嵌入从概念到商业化的完整产品生命周期,并与更广泛的法律团队合作,就相关产品和监管事宜提供建议;跨职能协作:与研究、产品、工程、运营、传播和营销团队合作,在产品开发、数据许可和开源治理中降低知识产权风险
为产品开发提供劳动法战略指导,将劳动者分类和全球劳动法合规性设计到产品与流程中;与产品、工程、运营、人事、传播、市场和财务团队合作,降低任务平台和贡献者劳动力管理中的劳动法与监管风险
设计和执行区域传播战略,以确立Scale在GCC地区作为顶级AI合作伙伴的地位;将复杂的技术和商业细节转化为清晰、引人入胜的叙事,用于所有媒体活动、战略计划和新闻材料;负责区域媒体项目,管理公关代理机构,并与关键记者建立直接关系以获得顶级媒体报道
作为财务业务伙伴,支持G&A和EPD领导层进行季度和年度战略与财务规划讨论;与业务部门合作管理人力与费用预测,负责每周和每月的财务报告、关键绩效指标、演示文稿及其他关键分析需求;与业务单元负责人合作,负责并改进托管基础设施费用预测
负责并优化生成式人工智能(GenAI)业务的财务预测模型,确保各规划周期的准确性和洞察力;支持报告和绩效管理,包括每周和每月审查、数据汇总以及临时分析;与GenAI领导层及跨职能团队合作,评估并执行关键的战略和运营计划,以实现业务的成倍增长
与跨职能团队合作,评估战略计划的商业案例和财务影响;协助准备董事会和投资者演示材料,以及关于财务业绩和前景的执行摘要;监控关键绩效指标、财务指标和现金流表现;与业务部门财务团队及其他关键利益相关者合作,主导长期规划流程
负责主要全栈产品领域,推动功能从概念设计到生产部署的全过程;使用 React + TypeScript 构建直观、高性能的前端体验;使用 Python 开发可靠的后端服务,涉及分布式系统、数据管道和AI/ML基础设施
直接为领先的AI创新者和企业客户提供关键的数据科学基础设施和洞察,推动AI发展;与我们的技术客户进行日常互动,深入理解其独特挑战,并将模糊的业务问题转化为具体的数据驱动解决方案和稳健的统计模型
根据美国公认会计原则(U.S. GAAP)分析和操作复杂交易,包括与股权激励、企业合并、租赁、资本化软件和权益相关的交易;与组织内各职能部门(如法律、财务、公司会计)和外部利益相关者(如审计师、估值专家)进行跨职能协作
准备日记账分录和日常公司会计活动,支持月末结账流程,并提供及时、准确且符合美国公认会计准则的月末结账财务报表;建立或完善资产负债表账户对账工作底稿,包括审查和清理历史对账及相关余额;在会计和财务团队内部就指标、波动分析、预测和规划进行协作,并支持月度报告包的准备工作
监督并确保准确跟踪所有面向生成式AI客户的工作;利用强大的分析和SQL技能,通过执行大规模数据对账来调查收入差异的根本原因,提出解决方案,并与相关团队合作实施纠正措施;为开发更自动化、可扩展的消费跟踪解决方案做出贡献
根据美国公认会计原则(U.S. GAAP)分析和实施复杂交易,包括与股权激励、企业合并、租赁、资本化软件和权益相关的交易;与组织内各职能部门(如法律、财务、公司会计)和外部利益相关者(如审计师、估值专家)进行跨职能协作
负责员工的入职和离职流程,包括:主持新员工入职培训、配置和回收硬件、账户及访问权限;为全球所有Scale员工提供通用IT支持;维护所有办公技术设备(打印机、Zoom Rooms、会议室调度器等)并提供技术协助
制定并执行支持Scale增长目标的财务战略,包括融资、战略与财务规划以及预算编制;创建内部高管报告,包括结账、财务报告、董事会报告、投资者报告及其他管理层演示文稿;作为所有业务领导者的思想伙伴,帮助解决相互竞争的业务优先级问题,并确定各部门和业务单元适当的投资分配
拥有并推动端到端的内部交易构建,从初始建模到与销售管理层、代表及其他内部利益相关者进行合同审查;解决围绕我们市场进入策略的模糊、开放式问题,并快速实施和迭代能够带来可衡量结果的解决方案
构建可扩展的数据资产(仪表板、底层数据模型和工作流),为增长负责人提供可靠的数据分析和见解;为数据添加上下文层,使利益相关者能够利用并理解您创建的新数据资产;成为业务利益相关者的积极合作伙伴,提供见解和结论,而不仅仅是数据输出
负责新供应商设置和持续的供应商关系管理,确保及时解决应付账款问题和咨询;处理供应商发票,正确编码至总账科目和部门;管理公司采购订单流程,与支出负责人密切合作,创建采购申请并维护现有采购订单
接手并解决公司面临的困难且模糊的问题,以结构化方式分解问题并推动成功解决;深入分析公司的运营和数据,成为公司运营专家,并深入了解人工智能行业;在整个组织内建立高度信任的关系,以合作并影响超出直接职责范围的结果
与销售代表合作,根据客户需求提供定制化的演示和原型;在生成式AI/大语言模型的企业级应用(如金融服务、保险、SaaS等领域)中发展技术领域专长;负责通过解决技术障碍来确保“技术方案获胜”
与销售代表合作,根据客户需求提供定制化的演示和原型;在生成式AI/大语言模型的企业级应用(如金融服务、保险、SaaS等领域)中发展技术领域专长;负责通过解决技术障碍来确保“技术层面的胜利”
制定并交付企业合作伙伴计划的全面战略愿景和路线图;与现有及潜在合作伙伴(包括技术平台、全球系统集成商、超大规模云服务商、专业服务公司等)的高层管理人员建立深厚关系;构建并执行战略性、复杂的谈判直至完成,协调跨职能团队并确保各方在交易条款上达成一致
负责并推动与Scale最大、最复杂的财富500强潜在客户及现有客户的关系;在多个业务部门中与高管、技术和运营利益相关者建立信任关系;制定并执行全面的客户策略,以推动新增收入、业务扩张和长期合作伙伴关系
为主要企业客户(包括知名媒体和财富500强公司)构建和增强面向用户的AI应用程序;开发和改进Scale的GenAI平台功能,使企业能够构建、部署和管理AI驱动的智能体;使用Next.js、React、TypeScript和Tailwind设计、构建和优化精美、高性能的用户界面
负责产品内大型新领域的整体工作;跨后端、前端工作,并与大型语言模型和机器学习模型进行交互;以高速度和高品质交付实验,以吸引客户;参与从概念化到生产的整个产品生命周期;能够并愿意进行多任务处理,并快速学习新技术
训练最先进的模型(包括内部开发和社区模型),并部署给企业客户;研究前沿算法,并将其直接整合到我们的训练栈中;设计解决方案,使复杂的多智能体系统能够直接从过程奖励和结果奖励中学习;在生产环境中拥有5年以上的LLM训练经验
为我们的多云基础设施定义架构模式,以支持企业客户安全、可靠、可扩展的智能体工作流;领导基础设施路线图,重点关注合规性、隐私和安全标准,包括设计变更管理和数据隔离策略;拥有我们一流的智能体可观测性平台(日志记录、指标、跟踪和分析)的开发和维护,以主动确保系统健康并实现快速事件响应
负责产品中大型新领域的开发与所有权;跨后端、前端工作,并与大型语言模型和机器学习模型交互;以高速度和高水平的质量交付实验,以吸引我们的客户;参与从概念化到生产的整个产品生命周期;能够并愿意进行多任务处理,并快速学习新技术
设计、构建和扩展支持企业级生成式AI产品的后端系统,重点关注可靠性、性能以及在Scale和客户基础设施上的部署;开发核心服务和API,以安全高效地集成AI模型和企业数据源,实现生产规模的AI应用
推动和发布一套可重用的平台组件工具包,以加速人工智能代理的创建;与领导和前置部署团队合作,制定生成式人工智能平台的产品战略;管理将成功的定制解决方案转化为可扩展、有文档记录的平台功能的端到端流程
开发企业级解决方案,利用尖端人工智能技术为世界一流公司创造跨行业商业价值;与Scale及客户的高管合作,确定并执行业务的产品战略;通过理解客户痛点、定义产品需求、管理开发、测试和发布,负责端到端的产品开发
为大型企业客户(包括知名媒体和财富500强公司)使用的AI驱动应用程序设计和优化用户体验;领导Scale GenAI平台端到端的设计工作,确保复杂的AI工作流程易于理解和直观;与产品经理、工程师(机器学习、后端、前端)和其他利益相关者跨职能合作,定义需求并将其转化为引人注目的用户流程、线框图和精美…
构建、分析和优化我们的训练与推理框架;对内部及社区开发的最先进模型进行后训练,为企业项目定义稳定的后训练方案;与机器学习团队合作,加速其研发进程,使其能够开发下一代模型和数据管理工具;为多智能体/多工具场景创建下一代智能体训练算法
训练内部及社区开发的最先进模型,并部署给企业客户;研究前沿算法,并将其直接集成到公司的训练栈中;构建代理,利用公司专有的代理构建算法自动优化数据集,包括定义高性能工具、多代理系统和复杂的奖励机制
构建合成数据管道,为企业环境生成强化学习后训练所需的数据;创建智能体,将生产环境中的追踪数据转化为可操作的见解,用于改进智能体性能;参与开发我们的智能体构建产品,该产品能利用编码智能体和专有算法来构建其他智能体
领导、指导和发展一支支持企业生成式AI计划的高绩效前向部署工程师团队;设定清晰的技术方向,培养主人翁意识、速度和信任的文化;亲自与客户合作,深入理解并解决复杂的业务和技术挑战;通过直接嵌入客户团队,确定范围、交付并指导解决方案的采用
与企业客户直接合作,了解其技术基础设施、数据管道和业务需求;设计和实施Scale AI平台与客户数据环境(云平台、数据仓库、内部API)之间的定制集成;构建稳健的数据连接器和ETL管道,以摄取、处理并准备客户数据用于AI工作流
直接与企业客户合作,了解其技术基础设施、数据管道和业务需求;设计和实施Scale AI平台与客户数据环境(云平台、数据仓库、内部API)之间的定制集成;构建稳健的数据连接器和ETL管道,以摄取、处理客户数据并为其AI工作流做好准备
管理工程团队并推动技术交付;能够跨职能工作,无论是内部还是外部客户;参与从概念化到生产的整个产品生命周期;端到端构建功能:后端、系统设计、调试和测试;以高速度和质量交付实验以吸引客户;影响不断壮大的工程团队的文化、价值观和流程
定义并推动Scale公司AI/ML基础设施及SGP平台的技术战略,平衡短期与长期投资;与高级工程和产品领导层合作,确保企业AI系统的可扩展性、安全性和高性能;领导跨多个团队的架构和设计评审,确保技术一致性和创新
推动生成式AI在企业中的影响力:直接与客户合作,识别生成式AI的高价值机会,设计解决方案,并交付能创造明确商业价值的生产系统;领导并扩展一个原生生成式AI的应用人工智能组织:建立、指导和管理多个由应用人工智能工程师和机器学习工程师组成的团队,这些团队精通现代生成式AI技术、智能体系统和多模态模型
制定技术路线图:定义并拥有企业深度研究代理的技术战略、架构和路线图,确保与 Scale AI 的整体 AI 战略和业务目标保持一致;推动突破性研究到生产:领导从初始研究到生产部署,再到实现客户影响的端到端开发,重点关注整合多样化的数据模态
负责规划、拥有并优化企业客户最深层次技术问题背后的人工智能;利用SGP构建行业内最先进的AI代理,包括多模态功能、工具调用等;具备收集业务需求并将其转化为技术解决方案的经验;定期与客户团队进行现场和虚拟会议,与负责其数据和机器学习需求的各团队进行跨职能协作
负责规划、主导并优化企业客户最复杂技术问题背后的人工智能解决方案;利用SGP构建行业内最先进的AI智能体,包括多模态功能、工具调用等;收集业务需求并将其转化为技术解决方案;定期与客户团队进行现场和线上会议,跨职能协作以满足其数据和机器学习需求
与Scale运营团队及企业客户合作,将模糊需求转化为结构化评估数据,指导创建和维护作为AI评估系统基准的人工标注黄金数据集及专家评估标准;分析反馈和收集的数据,识别模式,优化评估框架,建立迭代改进循环,以提升人工评估的质量和相关性
推动公司最关键的一些运营流程;在全球范围内改进现有流程和工具;与利益相关者合作,为新客户和现有客户改进流程;在前线、产品、战略和客户之间建立有效的反馈循环;建立、维护并定期向公司其他领导层传达详细的报告,供他们使用团队数据来指导自身的运营和战略
构建并推动我们最关键的一些运营流程;负责客户承诺的日常交付;在前线、产品、战略和客户之间建立有效的反馈循环;与利益相关者合作,改进新客户和现有客户的流程;高级英语技能;在运营岗位和/或顶级咨询公司拥有2年以上行业经验
建立并推动关键运营流程,确保机器人数据引擎产品与服务的准时交付及客户收入消耗;建立并监督各项杠杆,专注于SLA达成与质量提升;审查、跟踪并改进运营绩效,持续关注流程优化;监督新机器人数据引擎项目的上线与成功实施
拥有并扩展机器人数据收集的完整运营生命周期,从现场物理设置到分布式承包商管理和后处理标注流程;领导一个多元化团队,包括现场运营主管、战略项目主管、客户经理和项目经理;管理全球大型独立贡献者网络,以大规模执行高容量数据收集
与Scale客户经理和客户成功经理合作,交付新客户试点项目并深化与现有客户的技术关系;与产品工程和产品管理部门合作,根据一线洞察影响产品路线图;成为下一代机器人和物理AI领域的专家;对客户技术体验和商业增长负责,拓展与现有客户的关系和用例
负责并构建用于机器人和自动驾驶车辆数据集的大规模数据处理管道;使用Scale的机器人数据构建机器学习训练和微调管道;跨后端(Python、Node.js、C++)和前端(React、TypeScript)技术栈工作,构建端到端解决方案
负责设计和构建用于机器人及自动驾驶车辆数据集的大规模数据处理管道;利用Scale的机器人数据构建机器学习训练和微调管道;跨后端(Python、Node.js、C++)和前端(React、TypeScript)技术栈构建端到端解决方案
引领核心计算机视觉算法的研究、设计和实现,特别专注于2D和3D数据(例如点云);在关键感知领域推动创新,包括:3D重建与SLAM、手部/身体追踪、目标检测与追踪(MOT/SOT)、视频处理
与跨职能利益相关者合作,启动新机器人并实现机器人和采集硬件的维护生产化;通过启动和维护机器人与采集硬件,在工厂日常运营中发挥关键作用;为数据收集操作提供技术支持;管理实物库存、维护设备并协调物流
负责机器人数据产品的路线图,设定产品方向并推动工程、运营和上市团队的执行;与领先的物理人工智能实验室的研究团队建立技术合作伙伴关系,识别能够塑造新产品线和垂直领域竞争策略的见解;设计、试验并交付高质量的数据管道、工具和评估框架,以推进物理人工智能的发展
与机器人客户紧密合作,推动行业在视觉语言动作数据应用方面的发展;利用Scale的数据开发用于训练和微调模型的机器学习流水线;开展关于机器人数据收集、跨具身训练和策略微调的研究;开发评估视觉语言动作模型的新方法,包括建立新的机器人行业基准
与工程和AI领导者建立战略合作伙伴关系,深入了解其组织架构、优先事项和人才需求;负责全周期招聘——从寻源、接洽到录用谈判和最终录用;与招聘经理和跨职能合作伙伴建立牢固、可信赖的关系;利用数据、人才库和市场洞察来影响决策并持续优化招聘流程
实施端到端数据集成,将客户数据同步至Scale平台并返回;与客户的工程团队紧密合作,优化数据管道,包括为设计API端点和输入/输出模式提供建议;设计、开发和维护操作手册、内部工具、Scale文档和SDK,以快速帮助客户建立长期成功的基础
负责安全组织的战略规划和执行节奏,将领导层的优先事项转化为持久的路线图、里程碑和运营机制;协调需要安全、IT、法律、合规、工程和业务部门协同的高影响力跨职能项目;作为安全领导层的增效器,在复杂的矩阵环境中推动优先级排序、依赖关系管理和决策制定
直接与客户合作,理解他们的问题并将其转化为 Scale 平台的功能;愿意接受超过 50% 的出差或搬迁到关键客户地理位置;与跨职能团队合作,定义和执行后端解决方案的愿景,确保其满足在安全环境中运营的政府机构的独特需求
通过漏斗和队列分析识别渗透不足的细分市场,设计有针对性的获取和入职流程,与运营和产品部门合作支持该流程,并在投资回报率得到验证后将其扩展为可重复的标准化方案;使用 SQL 和 AI 辅助分析诊断贡献者生命周期中的流失点,提出并运行一系列实验以提高激活率或留存率,并协调增长和工程团队执行以推出获胜的…
拥有并管理与客户的技术关系,作为API集成、调试和工作流优化的主要联系人,确保Scale解决方案的无缝采用;通过脚本和工作流改进来优化和自动化数据管道及结构化数据处理,确保效率和可扩展性
领导一个研究科学家和工程师团队,在评估和监督领域开展基础性工作;推动前沿AI模型(涵盖推理、编码、多模态和智能体行为)的框架和基准研究计划;设计和推进可扩展的监督方法,利用模型辅助评估、基于量规的判断和递归监督
后端开发与系统所有权:使用现代云原生AI基础设施,为客户设计和实施安全、可扩展的后端系统;协作与标准制定:与跨职能团队合作,为安全环境定义并执行后端和基础设施解决方案;基础设施自动化与管理:编写、维护和增强基础设施即代码模板,实现自动化配置和管理
通过向外拓展、研究和联系一些最大的企业客户来创造新的业务机会;能够撰写高度定制化和个性化的冷外联信息,以与目标人物预约会议;与目标客户的高级管理人员进行高水平的资格对话;有效地向潜在客户传达Scale及其产品的价值
领导端到端设计流程,提升贡献者体验,与跨职能团队紧密合作,定义需求并将其转化为直观的用户流程、线框图和精美的UI设计;通过快速原型设计和验证AI驱动体验、测试假设并根据用户和业务反馈进行迭代,设计、完善并交付高质量的解决方案
为数据工程团队的路线图和技术方向提供关键意见;交付灵活且准确的实验系统;跨后端和前端系统工作;以高速度和高品质交付,以吸引客户;参与从概念化到生产的整个产品生命周期;能够并愿意进行多任务处理并快速学习新技术
全面负责公司最显眼、影响力最大的客户渠道,做出直接影响数据质量、运营效率、收入和利润的决策;理解客户需求,并根据客户需求设计最适合提升模型性能的数据分类法;构建渠道基础设施,以确保质量和效率
没有找到符合条件的岗位。