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Uber AI Solutions is hiring

Across sales, program management, engineering, and more.

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更智能、更優質、更多元、更可靠的 AI,由此開始

將 Uber 最出色的數據標記、數據收集、網頁和 App 測試及本地化服務應用至你的業務

Build high-performing AI with trusted tech, localized data, and a global network of niche, diverse, and specialized experts—from the team and tools that built Uber. As the only market solution servicing the full breadth of AI development—from data annotation and labeling to localization to product testing—we empower the next generation of AI innovators, enabling you to go as broad or as niche as you need.

為你介紹 Uber AI Solutions

憑藉超過 9 年管理大規模數據標記業務的專業經驗,我們提供 30 多種進階功能,包括圖像和影片註解、文字標記、3D 點雲處理、語義分割、意圖標記、情感偵測、文件轉錄、合成數據生成、物體追蹤和 LiDAR 註解。

我們的多語言支援涵蓋 100 多種語言,包括歐洲、亞洲、中東和拉丁美洲方言,確保為全球各種應用程式提供全面的人工智能模型訓練。

我們的解決方案包括:

  • 數據註解及標記:專業精確的註解服務,涵蓋文字、語音、圖片、影片等多種技術

  • 產品測試:透過彈性的服務水平協議 (SLA)、多樣化的架構和 3,000 多個測試裝置進行高效的產品測試,整個流程皆經過簡化以加快發佈週期

  • 語言及本地化:無論身在何處,都能享受世界級的用戶體驗

Uber 旨在協助人們出行和運送物品。現在,我們更進一步推動你的 AI 發展。

640 億個行程並非一蹴而就。我們在過去十年建立了技術和營運基礎設施,讓我們得以在全球擴展,翻譯成 70 多個國家/地區和數百個城市的語言、遵從本地法規並反映本地語言特色。正因如此,我們掌握了在大規模運作中提供一致、優質和可靠服務的方法。現在,我們將這些專業知識帶給你。

專家隨時隨地為你處理各種任務

與我們全球網絡中多元化、高技能的專業人士合作。 我們的專家精通 GenAI、STEM、法律、語言學、金融等範疇,能以 200 多種語言提供精準、快速而大規模的服務。

領先業界的解決方案

Uber 為自身業務打造的技術,助你取得策略優勢。 我們的工具內置品質檢查功能,並提供適用於任何用途的自訂解決方案,旨在提升效能、削減成本,並協助你安心處理複雜的項目。

按一下按鈕,即可擴展系統

善用每日為超過 3600 萬個行程提供支援的技術和團隊。 憑藉十年管理全球最大技術平台的經驗,我們深諳如何快速有效地擴展系統以符合你的需求。

想了解生成式人工智能嗎?
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深受各地創新者信賴

為你的模型奠定基礎

(按一下下方標籤,查看與你需求最相關的主題)

概覽

資料收集、標記和標註

全球專家使用 Uber 技術收集、標記和註釋豐富的真實世界資料集,建立高效能的 AI 模型。我們至今已訓練超過 2 萬個 AI 模型。不妨讓我們為你訓練 AI

概覽

產品測試

從一開始就能安心發佈。運用多個操作系統和 3,000 多個測試裝置,取得提供重要的成效分析、簡化的測試流程,以及高影響力的質素保證。

概覽

本地化

無論身在何處,都能打造世界級的用戶體驗。善用我們的全球語言專家網絡,為超過 100 種語言和文化調整內容、用戶介面和訊息。

uLabel

高度靈活的用戶平台,全面滿足你的數據需求

為你介紹 uLabel

Uber 為自身業務打造的創新數據標記平台,旨在重新定義工作流程管理,並提升效率。這種單一來源解決方案提供無縫環境,配備先進的指令面板,可進行高質素的註解,並提供高度可配置的用戶介面,可適應任何分類和客戶要求。

uLabel 具備多項功能,可提升質素和效率,並將可配置的用戶介面從 uTask (詳情請參閱下文) 轉換為滿足不同需求的介面,確保用戶體驗達到卓越標準。

  • 可擴展、完全自訂的工作流程和工作編排

  • 支援可稽核性、優質工作流程、共識、編輯審查和抽樣工作流程

  • 標記和操作員指標可提高效率並降低成本

  • 根據使用案例可設定的用戶介面

uTask

完全可配置的即時工作編排平台,可滿足你的所有需求

認識 uTask

我們的解決方案核心是維持最高的質素標準。

我們的工作均以一個整合各種元素的框架為中心,確保在營運的各個方面都能提供卓越的服務。

我們的平台專為提供可擴展、完全自訂、可配置的工作協調而設計。透過共識、編輯審核和抽樣工作流程,為你量身打造體驗,同時監控標籤和操作員指標。我們的可配置用戶介面可根據你的特定用例進行調整,確保即時工作編排與你的營運保持一致,並有效提升你的工作流程。透過智能配對功能,將任務和項目與具備相關技能的人員配對,並透過我們的程式化數據交換和任務上載功能進行優化。

  • 為各種工作流程提供自動化配置支援,例如編輯審核、樣本審核和共識模型

  • 程式化數據交換和任務上載

  • 營運指標的一站式來源

  • 意見交流機制

  • 用於管理的即時分析控制台

測試環境

Uber 的自訂測試管理與測試平台

uTranslate

Uber 的內部平台,為全球各地的用戶提供本地化的 App 體驗

文字標記

文字標記會使用標籤來標註資料,協助機器學習模型理解資料,從而為人工智能驅動的聊天機器人、搜尋和推薦提供情感分析、實體識別和意圖分類等任務。

資料標籤

圖片標記

圖片標籤會為圖片指派有意義的標籤或註解,協助機器學習模型識別物體、場景或圖案,以便用於自動駕駛車輛、臉部辨識和醫療影像等應用程式。

資料標籤

影片標記

影片標記會為影格新增標籤註解,協助機器學習模型偵測物件、動作和事件,以便用於監控、自動駕駛和內容推薦等應用程式。

資料標籤

音訊標記

音訊標籤會標記聲音資料,協助機器學習模型識別語音、音樂和效果,從而啟用語音助理、語音轉文字和聲音事件偵測等應用程式。

資料標籤

地圖

地圖標記會使用標籤註解地理數據,協助機器學習模型識別位置、路線和地標,從而啟用導航、地理編碼和城市規劃等應用程式。

資料標籤

ADAS 和 LIDAR

ADAS 和 LiDAR 標記會為感測器資料加上註解,協助機器學習模型偵測物體、車道標記和障礙物,從而啟用自動駕駛、避免碰撞和 3D 地圖等應用程式。

資料標籤

搜尋

搜尋標記標籤查詢和結果,協助機器學習模型了解意圖、相關性和排名,從而增強網頁搜尋、電子商務推薦和人工智能驅動助手等應用程式。

資料標籤

AR/VR 標記

AR/VR 標記可為虛擬和現實世界的資料加上註解,協助機器學習模型提升物體追蹤、空間感知和互動能力,為遊戲、培訓和沉浸式體驗等應用程式提供支援。

產品測試

端對端測試

端到端測試可測試整個工作流程,包括整合、資料庫和用戶互動,以便在部署前偵測問題,確保你的 App 從開始到結束都能正常運作。

產品測試

用戶體驗測試

用戶體驗 (UX) 測試透過分析真實的用戶互動、識別痛點和優化設計,以評估產品的可用性、可存取性和整體體驗,從而提高參與度。

產品測試

無障礙功能測試

無障礙測試透過評估數碼產品是否符合 WCAG 標準、測試輔助技術,以及提升所有用戶的包容性,確保殘疾人士亦可使用數碼產品。

產品測試

App 效能測試

App 效能測試透過模擬負載、監控資源使用情況和識別樽頸,評估不同情況下的速度、回應能力和穩定性,確保用戶體驗順暢。

產品測試

合規測試

合規測試透過評估安全、資料私隱和營運政策,驗證產品是否符合監管、法律和行業標準,以確保遵守規定並避免受罰。

產品測試

裝置和作業系統測試

裝置和操作系統測試可確保應用程式在不同裝置、操作系統和版本中正常運作,透過檢查相容性、效能和使用者介面的一致性,以優化用戶體驗。

本地化

自動化及手動語言質量保證 (LQA)

自動化語言質量保證 (LQA) 利用人工智能偵測未翻譯的文字、截斷、格式和語言不一致,確保大規模的效率。人工 LQA 由人工審核員驗證準確性、流暢度、文化相關性和品牌語調的一致性

本地化

AI/機器翻譯功能

人工智能/機器翻譯功能透過 60 多種自訂 MT 模型、特定領域訓練和人機迴驗證,優化本地化,確保高準確度、更快的周轉時間和可擴展性

本地化

路由平台和連接器

路由平台和連接器透過與 S3、Google Suite 和 TMS 整合,將本地化工作流程自動化,確保內容順暢發佈、路由高效,以及翻譯管理可擴展

本地化

細緻入微的語言學

Nuanced & Experienced Linguistics 擁有 1,000 多名語言學家和 SLV 供應商模式,確保提供高質素的翻譯,並具備領域專業知識、文化適應性和工作流程的一致性

運用我們經過驗證的全球架構、持續的技術創新,以及嚴格的流程改進措施來提高成本效益。

改善及提升準確度,確保每一項任務都符合業界最高標準,達至無懈可擊的卓越。

確保你的技術和營運在靈活度、適應度和速度方面保持領先,應對開發人工智能所面臨的挑戰。