高级全栈工程师

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、性能更强。我们决心构建更开放、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、医疗保健等行业进行转型。我们的平台被包括好事达、黑德克、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AI公司使用。我们得到了包括软银、安德森霍洛维茨、B Capital、Gradient Ventures（谷歌的AI专注基金）、Databricks Ventures、Snowpoint Ventures和Kleiner Perkins在内的领先投资者的支持。

关于主动学习
在机器学习中，数据管理只是创建成功模型的一部分。一旦数据被标记，它就被用来训练、验证和测试模型，目标是生产部署。在验证过程中，工程师可能会发现模型在预测某个特定子集或类别的数据时表现良好，但在另一个方面却表现不佳。

主动学习团队的使命是使用工具和工作流程，使模型迭代快速，并在完成训练过程后提供对模型性能的洞察。我们寻求为工程师提供他们需要的工具，以验证模型与真实数据的准确性，发现模型不准确的地方，识别训练数据中的群体差距，并启动工作流程以改进这些数据，以便未来的模型版本。

关于角色
主动学习产品团队负责Labelbox核心产品的端到端用户体验，这些产品专注于模型开发和迭代。这个团队负责创建优雅、直观的工作流程，使机器学习工程师能够通过数据分析理解和提高模型性能。

作为我们的前端工程师，你将为致力于机器学习模型开发迭代阶段的工程师和科学家创造丰富的体验。你将寻求了解当前机器学习工程师的模型迭代工作流程，并构建丰富的软件体验，引入自动化并提供有价值的见解。你将被期望利用产品设计、交互设计和视觉设计的全部范围，创造沉浸式、直观的端到端体验。

关于你

 
熟练编写现代JavaScript（ES6或更高版本）和TypeScript。
 
有使用现代前端框架如React、Redux、RxJS或类似框架的经验。
 
有处理大量数据的经验，并能高效地获取、存储和展示这些数据集，以创建高性能的交互。
 
有后端开发经验或与基于NodeJS、Apollo GraphQL、Redis或类似语言和框架构建的后端API合作的经验。
 
有使用基于HTML5 Canvas的绘图和图像处理的经验。
 
你有独立交付有影响力的产品和工程计划的动力，并曾从设计到实施拥有主要项目。
 
你欣赏快节奏的环境，该环境采取迭代的产品开发方法。


加分项

 
有设计MySQL、PostgreSQL或同等数据库和数据模型的经验。
 
有使用CI/CD系统、构建测试和发布自动化的经验。
 
有为数据科学和机器学习开发构建工作流程的经验。


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的预期年薪范围是170,000 - 215,000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、经验和地理位置。

从任何地方做伟大的工作。
我们无论住在哪里都雇佣优秀的人才。只要你有可靠的互联网接入，就可以在任何地方工作。我们异步沟通，自主工作，并对我们的工作负责。