mercor

Data Science Expert - Fully Remote | Upto $150/hr

Удалённо
Germany
2 дн. назад

Уникальная возможность работать с ведущими лабораториями ИИ в качестве эксперта по анализу данных на полной удалёнке. Требуется опыт работы в ведущих технологических или научных компаниях и сильные навыки в Python, SQL и машинном обучении.

О позиции

Mercor соединяет элитных специалистов с ведущими исследовательскими лабораториями в области искусственного интеллекта. Штаб-квартира компании находится в Сан-Франциско, среди инвесторов Benchmark, General Catalyst, Питер Тиль, Адам Д'Анжело, Ларри Саммерс и Джек Дорси. Компания активно развивает сеть талантов для решения сложных задач в области разработки и оценки AI-систем.

Будет плюсом

Понимание процессов создания и оценки AI-контента, опыт взаимодействия с исследовательскими лабораториями, знание методологий обеспечения качества в data science проектах

Условия

Полная удалённая работа с возможностью выбора проектов, сотрудничество с ведущими ИИ-лабораториями, конкурентная почасовая оплата, гибкий график работы, развитие профессионального опыта в передовой области ИИ

Навыки

Python
SQL
Statistical Modeling
Machine Learning
Experimentation
A/B Testing
Data Analysis

Сложность отбора

4 из 5

Роль требует глубокой экспертизы в области data science, сильных навыков коммуникации и способности оценивать сложные технические работы объективно

Оценка JobPath

Зарплата по рынку

1 440 000 – 2 160 000 ₽ в месяц

Оценка расчётная на основе почасовой ставки $100-150 при полном времени (160 часов/мес), конвертация по курсу ~90 руб./USD; это контрактная позиция, выплаты могут отличаться от стандартной зарплаты

Оценка JobPath по рынку, не предложение работодателя

Могут спросить на собеседовании

Приведите пример проекта, где вы разработали критерии оценки качества data science deliverables, и как вы обеспечивали их объективность?
Как вы проводите оценку работы другого специалиста? Какие принципы и методы используете?
Опишите вашу работу со статистическим моделированием и машинным обучением — какие подходы применяете и почему?
Как вы обеспечиваете воспроизводимость и доказательность своих выводов при оценке сложных работ?
Расскажите о ситуации, когда вам пришлось получить обратную связь от более опытных коллег и изменить своё суждение. Как вы это восприняли?

Прорепетировать это собеседование

Голосовой ИИ-интервьюер задаст вопросы под эту вакансию и разберёт каждый ответ.

Начать бесплатно

Сохрани похожие вакансии

Новые вакансии с такой должностью будут собираться в кабинете.

Сохранить фильтр

Перед откликом

Попробовать бесплатно