mercor · Datenanalyse

Talentnetzwerk für Data Scientists

Mercor

$100–$150/StundeRemoteStandortanforderungen nicht angegeben

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Über die Stelle

Mercor baut ein Netzwerk erfahrener Data Scientists für mögliche künftige Projekte mit führenden KI-Forschungsorganisationen auf. Diese Projekte könnten darauf abzielen zu bewerten, wie effektiv KI-Systeme reale Data-Science-Arbeit leisten.

Derzeit gibt es keine unmittelbar offene Projektstelle, aber qualifizierte Bewerberinnen und Bewerber können kontaktiert werden, sobald passende Möglichkeiten verfügbar werden.

2\. Mögliche Aufgaben

Zukünftige Projekte könnten Folgendes umfassen:

  • Entwicklung präziser, aufgabenspezifischer Bewertungskriterien für Data-Science-Ergebnisse, darunter explorative Datenanalysen, statistische Modellierungsarbeiten, Machine-Learning-Pipelines, Dokumentationen zu Experimenten und A/B-Tests, Feature Engineering sowie technische Berichte oder Notebooks
  • Bewertung von KI-generierten oder von Menschen erstellten Arbeiten anhand etablierter Kriterien
  • Verfassen ausführlicher schriftlicher Begründungen für Bewertungen und Punktzahlen
  • Anwendung eines konsistenten, evidenzbasierten Urteilsvermögens, sodass Beurteilungen reproduzierbar und belastbar sind
  • Einarbeitung von strukturiertem Feedback erfahrener Reviewer und Überarbeitung eingereichter Arbeiten

Die konkreten Aufgaben variieren je nach Projekt.

3\. Ideale Qualifikationen

  • 1+ Jahre Berufserfahrung in Data Science
  • Erfahrung bei einem führenden Technologie-, Forschungs- oder Quant-Unternehmen (z. B. Top-FAANG-Unternehmen, KI-Labore, erstklassige Quant-Fonds oder vergleichbar)
  • Sichere Beherrschung von Python, SQL, statistischer Modellierung, Machine Learning, Experimentierung und kausaler Inferenz sowie der Umsetzung unübersichtlicher Daten aus der realen Welt in rigorose Analysen
  • Außergewöhnliche schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, technische Erkenntnisse klar zu vermitteln
  • Eine detailorientierte und konsistente Herangehensweise bei der Bewertung komplexer Arbeiten
  • Souveräner Umgang mit Feedback sowie mit der Kalibrierung des eigenen Urteils an etablierten Standards
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