Technischer Programmmanager

Über uns
Encord ist die universelle Datenschicht für KI, die mehr als 300 KI-Teams dabei hilft, Modelle mit den richtigen Daten zu trainieren und auszuführen. Unsere Plattform indiziert, kuratiert, kommentiert und bewertet Daten über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg, von der Entwicklung bis zur Produktion.

Woven by Toyota, AXA, UiPath, Zipline und mehr vertrauen darauf. Wir sind ein ehrgeiziges Team aus mehr als 100 Mitarbeitern, das an der Spitze der KI arbeitet und 60 Millionen US-Dollar in einer Serie-C-Finanzierung von Wellington Management, CRV, Next47 und Y Combinator eingeworben hat.

Die Rolle
Wir stellen technische Programmmanager in London ein, um die anspruchsvollsten Humandatenprojekte von Encord durchgängig zu leiten – die Arbeit für KI-Forschungslabore und physische KI-Unternehmen in Fachbereichen wie medizinische Bildgebung und Robotik sowie die Datentypen, die wir zum ersten Mal ausführen. Dies sind die Projekte, bei denen die technische Komplexität am höchsten und ein Fehler teuer ist.
Sie werden an dem Punkt arbeiten, an dem Anforderungen des maschinellen Lernens zu Annotationsarbeit werden: Sie übersetzen, was ein Forschungsteam tatsächlich benötigt, in Arbeitsabläufe, Standards und Anweisungen, die ein Fachpersonal in großen Mengen ausführen kann, und halten das Ergebnis dann auf einem messbaren Standard.
Dies ist die tragende Rolle im Unternehmen, und zwar eine praktische Aufgabe. Sie kennen die Annotationsstandards Ihrer Projekte besser als jeder andere im Unternehmen, bringen sie den Annotatoren bei, die die Arbeit erstellen, entscheiden, wer woran arbeitet, beurteilen, wer Leistung erbringt und wer sich durchsetzen sollte, lösen die Grenzfälle, mit denen niemand gerechnet hat, und sind für den Lieferzeitplan verantwortlich. Sie werden mehrere Projekte gleichzeitig ausführen und es liegt in Ihrer Hand, wie sie ausgeführt werden.

Was du tun wirst

• Eigene Abwicklung Ihrer Projekte durchgängig – Durchsatz, Qualität und Zeitrahmen

• Übersetzen Sie komplexe Anforderungen des maschinellen Lernens in klare Annotations-Workflows und entwerfen Sie den Prozess, der die Daten erzeugt, die das Modell tatsächlich benötigt

• Werden Sie bei Encord der umfassendste Experte für die Annotationsstandards Ihres Projekts und die Person, die Unklarheiten und Grenzfälle auflöst, sobald sie auftauchen

• Erhalten Sie die Qualität durch Prozessverfeinerung, Audits und strukturierte Feedbackschleifen und nicht durch Inspektion am Ende

• Schulen Sie Kommentatoren für das Projekt und sorgen Sie dafür, dass sie sich verbessern – indem Sie das Material selbst erstellen, bis unser Lern- und Entwicklungsspezialist eingestellt ist

• Coachen Sie Ihre Annotationsteams: Geben Sie ihnen den Kontext hinter der Aufgabe, nicht nur die Regeln, und entwickeln Sie ihre Fähigkeiten, wenn die Arbeit schwieriger wird

• Messen Sie die Leistung des Annotators und treffen Sie die damit verbundenen Entscheidungen: Wer macht weiter, wer muss umgeschult werden, wer verlässt das Projekt

• Weisen Sie Aufgaben zu und verwalten Sie die Warteschlange, sodass Durchsatz- und Qualitätsziele gemeinsam erreicht werden und nicht gegeneinander ausgetauscht werden

• Instrumentieren Sie das Projekt beim Start mit dem Qualitätssystemleiter – Akzeptanzkriterien, Stichprobenplan, Prüferverhältnis –, damit es messbar ist, bevor die erste Charge ausgeliefert wird

• Erstellen Sie Lieferberichte für Kunden und erkennen Sie Risiken früh genug, damit noch etwas dagegen unternommen werden kann

• Arbeiten Sie mit Produkt und Technik an Prozess- und Werkzeugverbesserungen zusammen und übertragen Sie wiederkehrende Probleme wieder in die Playbooks, in die Schulung und in die Plattform

Wen wir suchen

• Sie gehen tief ins Detail. Ihr Instinkt ist, die gesamte Spezifikation zu lesen und fünfzig Punkte selbst zu kommentieren, bevor Sie jemand anderen beauftragen

• Ausführungsorientiert: Sie werden an dem gemessen, was geliefert wurde, nicht an dem, was geplant war, und Sie möchten lieber einen Arbeitsablauf festlegen, als ihn zu dokumentieren

• Analytisch streng. Sie arbeiten in Zahlen – Durchsatz, Qualitätsrate, Auslastung – und bemerken, wenn eines auf Kosten eines anderen gekauft wird

• Technisch versiert genug, um mit ML-Teams daran zu arbeiten, was sie brauchen und warum, und Ihre eigenen Daten abzurufen, anstatt darauf zu warten

• Sie lassen die Leute auf der Grundlage von Beweisen statt auf der Grundlage von Eindrücken anrufen, und Sie können die schwierige Version dieses Gesprächs führen

• Unter realer Belastung organisiert: mehrere Projekte, mehrere Zeitzonen und Anforderungen, die sich ändern

• Ein klarer Schreiber und ein starker funktionsübergreifender Kommunikator. Den Großteil der Arbeitskräfte, die Ihr Projekt durchführen, werden Sie nie persönlich treffen

• Unternehmerisch: Wenn ein Termin gefährdet ist, besteht Ihr erster Schritt darin, neu zu planen, nicht zu eskalieren, und Sie erfinden den Prozess, wo es keinen gibt

• Echtes Interesse an KI und daran, wozu die Daten, die Sie produzieren, tatsächlich dienen

Erfahrungsvoraussetzungen

• 3–7 Jahre Berufserfahrung, idealerweise mit einer Kombination aus operativer Bereitstellung und analytischer Arbeit – KI-Daten- oder Annotationsoperationen, Strategieberatung oder Daten- und Betriebsfunktionen bei führenden Technologieunternehmen

• Nachgewiesene End-to-End-Verantwortung für komplexe Multi-Stakeholder-Arbeitsabläufe mit Verantwortung für das Ergebnis und nicht für die Koordination

• Arbeitskenntnisse in Python oder SQL

• Direkte Erfahrung im Management, Coaching oder Leistungsmanagement einer verteilten Belegschaft

• Erfolgsbilanz bei gleichzeitiger Haltequalität und Durchsatz, mit Zahlen, die dies belegen

• Erfahrung darin, eine detaillierte technische Spezifikation in Anweisungen zu übersetzen, denen andere Personen folgen können

• Bonus: direkte Erfahrung mit Annotations-, Bewertungs- oder Modelltrainings-Workflows

Warum Encord

• Wettbewerbsfähiges Gehalt, Provision und Eigenkapital in einem wachstumsstarken Startup

• Starke persönliche Kultur – der Großteil des Teams arbeitet mehr als vier Tage pro Woche in unserem Londoner Büro

• 25 Tage Jahresurlaub + britische Feiertage

• Jährliches Lern- und Entwicklungsbudget

• Täglich Mittag- und Abendessen

• Reisen für Kundenbesuche, Veranstaltungen und Konferenzen in ganz Großbritannien und Europa

• Firmenessen zweimal pro Woche

• Monatliche gesellige Treffen und halbjährliche Team-Offsites

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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/encord/technical-program-manager-london-315929)