مهندس منتج ذكاء اصطناعي

حولنا ماث سبيس في مهمة لتحويل التعليم في الرياضيات.
نحن نؤمن بأن 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 تعلم الرياضيات التفاعلية المدفوعة بالتغذية الراجعة التي يستخدمها مئات الآلاف من الطلاب والمعلمين في جميع أنحاء العالم.
لكننا بدأنا للتو.
مستقبل التعليم في الرياضيات هو حيث يساعد الذكاء الاصطناعي كل متعلم على تلقي إرشادات شخصية في الوقت الحقيقي - تمامًا كما يفعل المعلم.
ونحن نبنيه.
نحن فريق شغوف مدفوع بالرسالة يجمع بين رؤى تعليمية عميقة وتقنية 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 المفهوم إلى الإنتاج، ستبني ميزات منتج جديدة تساعد الطلاب على الحصول على تلميحات في الوقت المناسب، وتعليقات محادثة، ودعم رياضي يشبه الإنسان - على نطاق واسع.
ستعمل مع فريق متعدد التخصصات من المهندسين والمصممين والمعلمين ومديري المنتجات، وستعمل عبر جميع الطبقات لاستكشاف ما هو ممكن عند تقاطع التعليم والذكاء الاصطناعي.
ستقوم بتقييم النماذج، وتصميم المطالبات وإطارات 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 تعلم مدعومة بالذكاء الاصطناعي تدمج LLMs في تطبيقات ماث سبيس الموجهة للطلاب والمعلمين.
تصميم نماذج أولية، واختبار، ونشر ميزات قائمة على LLM، مثل التغذية الراجعة الخاصة بالرياضيات، والتلميحات التكيفية، وتوليد الأسئلة بشكل تلقائي، وأدوات المساعد للمعلمين.
العمل عبر جميع الطبقات باستخدام React وTypeScript وPython وGraphQL.
التجريب مع المطالبات، RAG، البحث المتجه، واستراتيجيات الضبط لتحسين نتائج تعلم الطلاب.
التعاون مع فرق المناهج والتربية لضمان أن تجارب الذكاء الاصطناعي لدينا سليمة تربويًا ومتوافقة مع قيمنا التعليمية.
المساهمة في بنية الذكاء الاصطناعي وعمليات LLMOps لدينا، بما في ذلك خطوط تقييم، وإصدار المطالبات، وأدوات الرصد.
التفكير بشكل إبداعي ونقدي حول ما يجب وما لا يجب أن تفعله LLMs في السياق التعليمي - وتصميم الضمانات وفقًا لذلك.
لماذا ماث سبيس؟
عمل مدفوع بالرسالة: ساعد في إعادة تخيل التعليم في الرياضيات للطلاب والمعلمين في كل مكان.
نطاق ذو مغزى: سيصل عملك إلى مئات الآلاف من المتعلمين في أستراليا والولايات المتحدة وما وراءها.
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.
يقع مقرنا بالقرب من محطة سنترال.
دعم للنمو: نقدم بدلًا سنويًا للتدريب والتطوير المهني.
فعل الخير خارج المنتج: نتعاون مع pledge1percent.org ونقدم 2.5 يومًا مدفوعًا للتطوع سنويًا.
راتب تنافسي ومعدات: بما في ذلك MacBook Pro وأي ملحقات تحتاجها للقيام بأفضل عمل لك.
ما نبحث عنه 5+ سنوات من الخبرة في الصناعة في الهندسة الخلفية أو الكاملة الموجهة للمنتجات.
إتقان في مجموعتنا: React/TypeScript وPython وGraphQL.
خبرة عملية في بناء ونشر تطبيقات مدعومة بـ LLM في الإنتاج.
معرفة بالأدوات والمفاهيم مثل RAG، وهندسة المطالبات، وإطارات التقييم، وأفضل ممارسات LLMOps.
إحساس قوي بحدس المنتج وتعاطف 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.