Über die Stelle
Überblick über die Rolle Mercor arbeitet mit einem führenden KI-Forschungslabor an einem Projekt, um zu verbessern, wie KI-Systeme reale Data-Science- und Data-Engineering-Arbeit leisten. Wir suchen Senior Data Scientists und Data Engineers mit tiefer Erfahrung bei führenden Technologie-, Quant- oder Finanzunternehmen. Diese Expertise setzen Sie ein, um Frontier-KI-Modelle zu trainieren und zu bewerten. Diese Rolle steht Kandidat:innen mit Sitz in den Vereinigten Staaten, im Vereinigten Königreich, in Kanada, Australien oder Neuseeland offen. Hauptaufgaben
- Realistische, anspruchsvolle Data-Science- und Data-Engineering-Aufgaben entwerfen, darunter unter anderem explorative Analysen, statistische Modellierung, Machine-Learning-Pipelines, ETL- und Datenpipeline-Design, SQL- und Python-Workflows sowie Dokumentationen zu Experimenten oder A/B-Tests
- Veranschaulichen, „wie gut aussieht“, indem präzise, aufgabenspezifische Kriterien für Data-Science- und Data-Engineering-Ergebnisse geschrieben werden
- Konsistentes, evidenzbasiertes Urteilsvermögen anwenden, damit Bewertungen reproduzierbar und vertretbar sind
- Strukturiertes Feedback von Senior-Reviewern aufnehmen und eingereichte Arbeit iterativ verbessern
Idealprofil
- 4+ Jahre Berufserfahrung in Data Science, Data Engineering oder maschinellem Lernen in einem dieser Umfelder:
- Ein führendes Technologie- oder Quant-Unternehmen (etwa FAANG+, Magnificent 7+, erstklassige Quant-Fonds oder Gleichwertiges) mit einem Titel auf mittlerer bis Senior-Ebene. Auch Rollen als Applied Scientist, Research Scientist und Machine Learning Engineer/Scientist qualifizieren.
- Eine führende Finanzinstitution (eine führende Bank, ein Hedgefonds oder ein Handelshaus)
- Eine erstklassige Beratungsfirma, tätig als Data Scientist
- Ein Fortune-100-Unternehmen mit einem Titel auf Senior- oder Manager-Ebene
- Die Erfahrung kann auf mehrere qualifizierende Arbeitgeber verteilt sein
- Sichere Beherrschung von Python, SQL, statistischer Modellierung, maschinellem Lernen, Experimentieren und Kausalinferenz
- Nachgewiesene Fähigkeit, unordentliche reale Daten in rigorose Analysen und verlässliche Pipelines zu verwandeln
- Ausgezeichnetes geschriebenes Englisch, einschließlich der Fähigkeit, technische Erkenntnisse klar zu erläutern
- Bachelorabschluss aus einem englischsprachigen Land
- Eine detailorientierte, konsistente Herangehensweise an die Bewertung komplexer Arbeit
- Sicherer Umgang mit Feedback und der Kalibrierung des Urteils an festgelegten Standards