この求人について
ロールの概要 Mercorは、大手AI研究ラボと協力し、AIシステムが実世界のデータサイエンスおよびデータエンジニアリング業務をどのように行うかを改善するプロジェクトに取り組んでいます。大手テクノロジー企業、クオンツ系企業、金融機関での豊富な経験を持つ、シニアデータサイエンティストおよびデータエンジニアを募集しています。その専門知識を活かして、フロンティアAIモデルの学習と評価に携わっていただきます。 このロールは、米国、英国、カナダ、オーストラリア、ニュージーランドに在住の候補者が対象です。 主な職務
- 現実的で難度の高いデータサイエンスおよびデータエンジニアリングのタスクを設計する(探索的分析、統計モデリング、機械学習パイプライン、ETLおよびデータパイプラインの設計、SQLとPythonのワークフロー、実験またはA/Bテストのレポート作成などを含みますが、これらに限りません)
- データサイエンスおよびデータエンジニアリングの成果物について、タスクごとの正確な基準を書くことで、「良い成果とはどのようなものか」を示す
- 評価が再現可能で、根拠を示して説明できるものとなるよう、一貫した、エビデンスに基づく判断を適用する
- シニアレビュアーからの構造化されたフィードバックを受け、提出した成果物を改善していく
理想的な人物像
- 次のいずれかの環境における、データサイエンス、データエンジニアリング、または機械学習の実務経験が4年以上:
- 大手テクノロジー企業またはクオンツ系企業(FAANG+、Magnificent 7+、トップクラスのクオンツファンド、またはそれに相当する企業など)で、ミッドシニアレベルの職位。Applied Scientist、Research Scientist、Machine Learning Engineer/Scientistの職種も対象となります。
- トップクラスの金融機関(大手銀行、ヘッジファンド、またはトレーディング会社)
- トップクラスのコンサルティングファームで、データサイエンティストとして勤務
- Fortune 100企業で、シニアまたはマネージャーレベルの職位
- 経験は、要件を満たす複数の雇用先にまたがっていても構いません
- Python、SQL、統計モデリング、機械学習、実験、因果推論への高い習熟度
- 雑然とした実世界のデータを、厳密な分析と信頼できるパイプラインへと変える実績
- 優れた英語の文章力(技術的な知見を明確に説明する能力を含む)
- 英語圏の国で取得した学士号
- 複雑な成果物を評価する際の、細部に目を配った一貫したアプローチ
- フィードバックを受け入れ、定められた基準に照らして判断を調整することに抵抗がない