مهندس منتج ذكاء اصطناعي

نبذة عنا: ماث سبيس في مهمة لتحويل تعليم الرياضيات.
نؤمن أن كل طالب يمكنه التعلم والنمو في الرياضيات مع الدعم المناسب - ونحن نبني المنصة الأكثر ذكاءً وتكيفًا لجعل ذلك ممكنًا.
على مدى أكثر من عقد، كنا روادًا في تجارب التعلم التفاعلية المدفوعة بالتغذية الراجعة التي يستخدمها مئات الآلاف من الطلاب والمعلمين في جميع أنحاء العالم.
لكننا بدأنا للتو.
مستقبل تعليم الرياضيات هو حيث يساعد الذكاء الاصطناعي كل متعلم في الحصول على توجيه شخصي في الوقت الحقيقي - تمامًا كما يفعل المعلم.
ونحن نبني ذلك.
نحن فريق شغوف مدفوع بالمهمة يجمع بين رؤى تعليمية عميقة وتكنولوجيا متطورة.
في ماث سبيس، يؤثر عملك مباشرة على كيفية تعلم الجيل القادم.
حول الدور: كمهندس منتج ذكاء اصطناعي في ماث سبيس، ستقود تطوير تجارب التعلم الذكية المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وأشكال أخرى من الذكاء الاصطناعي التوليدي.
من الفكرة إلى الإنتاج، ستقوم ببناء ميزات منتج جديدة تساعد الطلاب في الحصول على تلميحات في الوقت المناسب، وتغذية راجعة حوارية، ودعم رياضي يشبه الإنسان - على نطاق واسع.
ستعمل مع فريق منتج متعدد التخصصات من المهندسين والمصممين والمعلمين ومديري المنتجات، وستعمل عبر جميع المكونات لاستكشاف ما هو ممكن عند تقاطع التعليم والذكاء الاصطناعي.
ستقوم بتقييم النماذج، وتصميم المطالبات وأطر التقييم، ومساعدتنا في تقديم تجارب مصقولة إلى الفصول الدراسية حول العالم.
لا زلنا في الأيام الأولى من رحلتنا في الذكاء الاصطناعي، وستكون مساهمتك الرئيسية في تشكيل استراتيجيتنا وأنظمتنا وثقافتنا حول البناء باستخدام LLMs.
ما ستقوم به: تصميم وبناء تجارب تعليمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تدمج LLMs في تطبيقات ماث سبيس الموجهة للطلاب والمعلمين.
إنشاء نماذج أولية، واختبار، ونشر ميزات قائمة على LLM، مثل التغذية الراجعة الخاصة بالرياضيات، والتلميحات التكيفية، وتوليد الأسئلة تلقائيًا، وأدوات مساعد المعلم.
العمل عبر جميع المكونات باستخدام React وTypeScript وPython وGraphQL.
تجربة مع المطالبات، RAG، البحث عن المتجهات، واستراتيجيات الضبط لتحسين نتائج تعلم الطلاب.
التعاون مع فرق المناهج والتربية لضمان أن تجارب الذكاء الاصطناعي لدينا متوافقة مع القيم التعليمية لدينا.
المساهمة في بنيتنا التحتية للذكاء الاصطناعي وعمليات LLMOps، بما في ذلك خطوط تقييم، وإصدار المطالبات، وأدوات المراقبة.
التفكير بشكل إبداعي ونقدي حول ما يجب أن تفعله LLMs وما لا ينبغي أن تفعله في السياق التعليمي - وتصميم الضمانات وفقًا لذلك.
لماذا ماث سبيس؟
عمل مدفوع بالمهمة: ساعد في إعادة تصور تعليم الرياضيات للطلاب والمعلمين في كل مكان.
نطاق ذو مغزى: سيصل عملك إلى مئات الآلاف من المتعلمين في أستراليا والولايات المتحدة وما وراء ذلك.
فريق صغير، تأثير كبير: نحن فريق صغير عالي الثقة حيث تهم الملكية الفردية.
عمل مرن: ندعم العمل عن بُعد مع بعض التداخل الزمني مع سيدني.
مقرنا بالقرب من محطة سنترال.
دعم للنمو: نقدم بدلًا سنويًا للتدريب والتطوير المهني.
افعل الخير بخلاف المنتج: نتعاون مع pledge1percent.org ونقدم 2.5 يومًا مدفوع الأجر للتطوع سنويًا.
راتب تنافسي ومعدات: بما في ذلك MacBook Pro وأي ملحقات تحتاجها للقيام بأفضل عمل لديك.
ما نبحث عنه: 5+ سنوات من الخبرة في الصناعة في الهندسة الكاملة أو الهندسة الخلفية الموجهة نحو المنتج.
إتقان في مجموعتنا: React/TypeScript وPython وGraphQL.
خبرة عملية في بناء ونشر تطبيقات مدعومة بـ LLM في الإنتاج.
إلمام بالأدوات والمفاهيم مثل RAG، وهندسة المطالبات، وأطر التقييم، وأفضل ممارسات LLMOps.
إحساس قوي بحدس المنتج وتعاطف مع المستخدم، خاصة في السياقات التعليمية.
مهارات تواصل وتعاون ممتازة.
ستعمل عبر الفرق مع فرق التربية والتصميم والهندسة.
رغبة في التحرك بسرعة، والتعلم المستمر، وبناء أشياء تهم حقًا الطلاب والمعلمين.