Datacurve

Datacurve란

Datacurve의 고객은 AI 연구소이지 일반 사용자가 아니다. 프런티어 모델이 배우고 평가받는 예시를 만드는 일이 본업이며, 중심축은 소프트웨어 엔지니어링과 STEM 영역이다. 스스로를 AI 데이터 엔진이라 부르는데, 그 표현은 과장이 아니다. 어려운 문제가 들어가면 구조화된 학습 데이터와 평가 데이터가 나온다.

겨냥하는 지점은 품질이다. 흔한 애너테이션은 값싸고 쉽게 갈아치우는 인력에게 돌아간다. 사진에 라벨을 붙이는 일이라면 그걸로 충분하다. 하지만 커다란 코드베이스에 넣은 수정이 정말 맞는지 판단하는 단계에서는 무너진다. Datacurve는 반대 방향으로 간다. 실무에서 코드를 내놓는 엔지니어를 모으고, Shipd라는 플랫폼에서 어려운 문제를 풀게 하고 돈을 준다.

Shipd는 대부분의 사람이 실제로 만지는 쪽이다. 참여자는 과제를 살펴보고 자기 역량에 맞는 것을 골라 해답을 제출하며, 심사를 통과하면 보상을 받는다. 연구소는 이 면을 보지 않는다. 완성된 데이터셋을 사 간다.

시작하는 방법

1. 이메일이나 GitHub 계정으로 Shipd에 가입한다. 기술 역량으로 거르기 때문에 그동안 만든 결과물을 준비해 두는 편이 좋다.
2. SWE, ML, 데이터 과학 등 카테고리별로 열린 과제를 살피고, 맡기 전에 명세를 끝까지 읽는다.
3. 자기 환경에서 문제를 푼다. 저장소 단위 수정, 깨진 테스트 스위트, 빈 폴더에서 시작하는 프로젝트를 예상하자.
4. 결과를 제출한다. 자동 테스트가 먼저 돌고, 그다음 사람이 정확성과 접근 방식을 본다.
5. 과제가 통과하면 보상을 받는다. 이후에는 수락률이 더 어렵고 단가 높은 일로 가는 통로가 된다.