À propos du poste
Aperçu de l'opportunité
Handshake recherche des data scientists expérimentés pour soutenir la recherche en IA par le biais de missions contractuelles flexibles à temps partiel. Il ne s'agit pas d'un emploi traditionnel — vous mettrez à profit votre expérience pratique de la construction et du raisonnement sur des modèles et de l'analyse statistique pour évaluer du contenu généré par l'IA et fournir des retours qui aident l'IA à raisonner comme un data scientist en exercice.
Il s'agit d'une opportunité continue, basée sur des projets, que vous pouvez mener en parallèle de votre poste actuel.
Ce que vous ferez
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Utiliser votre expertise métier pour créer des problèmes et des scénarios de science des données de niveau expert, ancrés dans un travail réel de modélisation, d'analyse et d'expérimentation
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Examiner et évaluer les réponses générées par l'IA pour leur exactitude technique, leur faisabilité pratique et leur alignement avec la manière dont le travail est réellement effectué
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Fournir des retours écrits structurés pour aider à améliorer la performance des modèles d'IA
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Accomplir les tâches à votre propre rythme, sans horaire fixe ni nombre d'heures minimum requis
Qualifications
Les candidats idéaux remplissent les trois conditions suivantes :
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Expérience en industrie/recherche — minimum 1 an d'expérience professionnelle dans une entreprise de premier plan, avec un travail pratique direct en tant que data scientist
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Diplôme — licence en science des données, statistiques, mathématiques, informatique ou dans un domaine connexe
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Profondeur dans un sous-domaine — expertise démontrée dans l'un des domaines suivants :
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Apprentissage automatique et ML appliqué
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Modélisation statistique et expérimentation (tests A/B, inférence causale)
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Analyse de données et ingénierie de caractéristiques à grande échelle
Qualifications supplémentaires (non requises, mais renforçant votre candidature)
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Expérience dans une entreprise technologique reconnue de premier plan
Requis pour tous les candidats
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Résider aux États-Unis
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Excellente communication écrite et souci du détail
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Capacité à expliquer clairement des concepts complexes de science des données
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Capacité à travailler de manière autonome dans un environnement à distance et asynchrone