Informazioni sul ruolo
Panoramica del ruolo Mercor collabora con un importante laboratorio di ricerca sull’IA a un progetto per migliorare il modo in cui i sistemi di IA svolgono il lavoro reale di data science e data engineering. Cerchiamo data scientist e data engineer senior con una solida esperienza presso importanti aziende tecnologiche, quantitative o finanziarie. Metterà a frutto tale competenza per addestrare e valutare modelli di IA di frontiera. Questo ruolo è aperto a candidati con sede negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Canada, in Australia o in Nuova Zelanda. Responsabilità principali
- Progettare task di data science e data engineering realistici e impegnativi, inclusi, a titolo esemplificativo, analisi esplorative, modellazione statistica, pipeline di machine learning, progettazione di ETL e pipeline di dati, flussi di lavoro SQL e Python e relazioni su esperimenti o test A/B
- Illustrare "come appare un buon risultato" scrivendo criteri precisi e specifici per ciascun task per i deliverable di data science e data engineering
- Applicare un giudizio coerente e basato sulle evidenze, in modo che le valutazioni siano riproducibili e difendibili
- Recepire il feedback strutturato dei revisori senior e iterare sul lavoro presentato
Profilo ideale
- 4+ anni di esperienza professionale in data science, data engineering o machine learning in uno di questi contesti:
- Una importante azienda tecnologica o quantitativa (come FAANG+, Magnificent 7+, fondi quantitativi di primo livello o equivalenti) con un titolo di livello medio-senior. Qualificano anche i ruoli di Applied Scientist, Research Scientist e Machine Learning Engineer/Scientist.
- Una primaria istituzione finanziaria (una grande banca, un hedge fund o una società di trading)
- Una società di consulenza di primo livello, nel ruolo di data scientist
- Un'azienda Fortune 100, con un titolo senior o di livello manager
- L'esperienza può essere suddivisa tra più datori di lavoro idonei
- Solida padronanza di Python, SQL, modellazione statistica, machine learning, sperimentazione e inferenza causale
- Comprovata capacità di trasformare dati reali disordinati in analisi rigorose e pipeline affidabili
- Ottimo inglese scritto, compresa la capacità di spiegare chiaramente i risultati tecnici
- Laurea triennale conseguita in un Paese anglofono
- Un approccio attento ai dettagli e coerente alla valutazione di lavori complessi
- A proprio agio nel ricevere feedback e nel calibrare il proprio giudizio rispetto a standard prestabiliti