mercor · Análisis de datos

Red de talento de científicos de datos

Mercor

$100–$150/horaRemotoRequisitos de ubicación no especificados

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Acerca del puesto

Mercor está formando una red de científicos de datos con experiencia para posibles proyectos futuros con organizaciones de investigación de IA líderes. Estos proyectos podrían centrarse en evaluar con qué eficacia los sistemas de IA realizan trabajos de ciencia de datos del mundo real.

No hay una vacante de proyecto inmediata, pero es posible que se contacte a los candidatos cualificados cuando surjan oportunidades relevantes.

2\. Posibles responsabilidades

Los proyectos futuros podrían incluir:

  • Diseñar criterios de calificación precisos y específicos para cada tarea aplicables a entregables de ciencia de datos, como análisis exploratorios de datos, trabajos de modelización estadística, pipelines de aprendizaje automático, experimentación y documentos de pruebas A/B, ingeniería de características e informes técnicos o notebooks
  • Evaluar trabajos generados por IA o creados por personas conforme a criterios establecidos
  • Proporcionar justificaciones escritas detalladas de las evaluaciones y las puntuaciones
  • Aplicar un criterio coherente y basado en evidencias para que las valoraciones sean reproducibles y defendibles
  • Incorporar los comentarios estructurados de revisores sénior e iterar sobre el trabajo presentado

Las responsabilidades específicas variarán según el proyecto.

3\. Cualificaciones ideales

  • 1+ años de experiencia profesional en ciencia de datos
  • Experiencia en una empresa líder en tecnología, investigación o análisis cuantitativo (como las principales FAANG, laboratorios de IA, fondos cuantitativos de primer nivel o equivalente)
  • Sólido dominio de Python, SQL, modelización estadística, aprendizaje automático, experimentación e inferencia causal, y de la traducción de datos reales y desordenados en análisis rigurosos
  • Excepcionales habilidades de comunicación escrita, incluida la capacidad de transmitir con claridad los hallazgos técnicos
  • Un enfoque minucioso y coherente en la evaluación de trabajos complejos
  • Comodidad al recibir comentarios y al calibrar el criterio conforme a estándares establecidos
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