解决方案工程师

Labelbox的使命是构建与人工智能对齐的最佳产品。人工智能的真正突破依赖于训练数据的质量。Labelbox的数据引擎使组织能够显著提高其训练数据的质量，这使得他们的机器学习模型更准确、性能更佳。我们决心构建更加开放、更易于使用、并且专注于帮助我们的客户更快地实现生产AI的软件。

当前Labelbox的客户正在保险、零售、制造/机器人技术、医疗保健等行业进行变革。我们的平台被包括好事达、Black + Decker、拜耳、华纳兄弟在内的财富500强企业以及包括FLIR系统和Caption Health在内的领先的AI公司使用。我们得到了包括软银、安德森·霍洛维茨、B资本、梯度风险投资（谷歌的AI专注基金）、Databricks风险投资、Snowpoint风险投资和克莱纳·珀金斯等领先投资者的支持。




您的日常工作

 
通过提供技术支持、分享最佳实践、领导技术讨论、发现用例、交付产品演示和概念验证来展示Labelbox的价值，从而提高客户的体验
 
与客户团队建立信任和关系，帮助他们从Labelbox中实现价值，并从最佳客户体验出发反向工作
 
与产品团队合作，引导他们通过客户请求并为产品路线图提供输入
 
成为Labelbox及相关合作伙伴产品的专家，因为客户会寻求您的建议和专业知识


关于您

 
4年以上面向客户的技术角色经验
 
精通Python
 
有Hugging face或AI模型训练、数据仓库、API的经验
 
有使用GCP、AWS或Azure云基础设施的经验
 
了解ML/基础设施工程师和数据科学家的语言和技术栈
 
由于技术栈持续发展，保持好奇和终身学习是必需的
 
强大的演讲和沟通技巧，无论是口头还是书面
 
创业和解决问题的心态，有管理客户挑战并看到它们得到解决的经验
 
技术学士学位（计算机科学、工程、数学）



Labelbox致力于确保组织内的薪酬平等，并透明地讨论薪酬。这个基于美国的职位预期的年度基本工资范围是140,000美元至160,000美元。这个范围不包括任何潜在的股权包或其他福利。确切的薪酬因多种因素而异，包括技能和能力、经验以及地理位置。

无论身在何处，都能做出伟大的工作。

我们无论居住地如何都会聘请优秀的人才。只要可靠的互联网接入，您可以在任何地方工作。我们异步沟通，自主工作，并拥有我们的工作。