Acerca del puesto
Descripción del puesto Mercor trabaja con un laboratorio de investigación de IA líder en un proyecto para mejorar cómo los sistemas de IA realizan trabajo real de ciencia de datos e ingeniería de datos. Buscamos científicos de datos e ingenieros de datos sénior con amplia experiencia en empresas de primer nivel del sector tecnológico, cuantitativo o financiero. Usted aprovechará esa experiencia para entrenar y evaluar modelos de IA de frontera. Este puesto está abierto a candidatos residentes en Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, Australia o Nueva Zelanda. Responsabilidades principales
- Diseñar tareas realistas y desafiantes de ciencia de datos e ingeniería de datos, incluidas, entre otras, análisis exploratorios, modelado estadístico, pipelines de machine learning, ETL y diseño de pipelines de datos, flujos de trabajo en SQL y Python, e informes de experimentación o pruebas A/B
- Ilustrar "cómo es un buen trabajo" redactando criterios precisos y específicos de cada tarea para los entregables de ciencia de datos e ingeniería de datos
- Aplicar un criterio coherente y basado en evidencias para que las evaluaciones sean reproducibles y defendibles
- Recibir comentarios estructurados de revisores sénior e iterar sobre el trabajo presentado
Perfil ideal
- 4+ años de experiencia profesional en ciencia de datos, ingeniería de datos o machine learning en uno de estos entornos:
- Una empresa líder del sector tecnológico o cuantitativo (como FAANG+, Magnificent 7+, fondos cuantitativos de primer nivel o equivalentes) con un cargo de nivel intermedio-sénior. También se consideran los puestos de Applied Scientist, Research Scientist y Machine Learning Engineer/Scientist.
- Una institución financiera de primer nivel (un banco líder, un hedge fund o una firma de trading)
- Una consultora de primer nivel, trabajando como científico de datos
- Una empresa Fortune 100, con un cargo sénior o de gerente
- La experiencia puede repartirse entre más de un empleador que cumpla los requisitos
- Sólido dominio de Python, SQL, modelado estadístico, machine learning, experimentación e inferencia causal
- Capacidad demostrada para convertir datos reales y desordenados en análisis rigurosos y pipelines fiables
- Excelente inglés escrito, incluida la capacidad de explicar con claridad los hallazgos técnicos
- Licenciatura obtenida en un país de habla inglesa
- Un enfoque meticuloso y coherente para evaluar trabajos complejos
- Comodidad para recibir comentarios y calibrar el criterio según estándares establecidos