À propos du poste
Aperçu de l'opportunité
Handshake recherche des chercheurs expérimentés en modélisation statistique et biostatistique pour soutenir la recherche en IA dans le cadre d'un travail contractuel flexible et à temps partiel. Il ne s'agit pas d'un emploi traditionnel — vous mettrez à profit votre expertise pratique des méthodes statistiques et biostatistiques appliquées, notamment la modélisation statistique, l'inférence bayésienne, l'inférence causale, l'analyse longitudinale et des séries temporelles, la conception d'expériences et les approches quantitatives associées, afin d'évaluer le contenu généré par l'IA et de fournir des retours qui aident l'IA à mieux comprendre le raisonnement et la méthodologie statistiques avancés.
Il s'agit d'une opportunité continue, basée sur des projets, que vous pouvez mener en parallèle de votre travail actuel.
Ce que vous ferez
Mobiliser votre expertise du domaine pour créer des questions d'entraînement et des scénarios de niveau expert fondés sur la recherche et les méthodes réelles de modélisation statistique Examiner et évaluer les réponses générées par l'IA sur leur exactitude et leur pertinence par rapport à l'analyse statistique et à la méthodologie du monde réel Fournir des retours écrits structurés pour contribuer à améliorer les performances du modèle d'IA Accomplir les tâches à votre propre rythme, sans horaire fixe ni nombre d'heures minimum requis
Qualifications
Licence, master ou doctorat en statistique, biostatistique, économétrie, science des données ou dans un domaine quantitatif connexe Expertise approfondie dans un ou plusieurs domaines de la méthodologie statistique ou biostatistique, tels que la modélisation statistique, les méthodes bayésiennes, l'inférence causale, la régression, la conception d'expériences, l'analyse longitudinale ou des délais de survie, les séries temporelles ou des méthodes quantitatives connexes Expérience de l'application de méthodes statistiques ou biostatistiques à des questions de recherche, des données ou des problèmes scientifiques du monde réel Engagement actif avec la recherche et la littérature actuelles en statistique et/ou biostatistique Maîtrise de R, Python, Stan ou d'outils similaires de calcul statistique et de modélisation Solides compétences en communication écrite, souci du détail et capacité à travailler de manière autonome dans un environnement à distance et asynchrone