Data Science Expert - Fully Remote

О позиции

Mercor соединяет элитных технических специалистов с ведущими лабораториями исследований ИИ в США. Инвесторы компании включают Benchmark, General Catalyst, Jack Dorsey, Peter Thiel и других известных экспертов. В этой контрактной позиции на полный рабочий день вы будете взаимодействовать с исследовательскими командами, разрабатывать frameworks для оценки и направлять работу над сложными задачами в доменах машинного обучения и анализа данных.

Чем заниматься

• Направлять исследовательские и инженерные команды, закрывая пробелы в знаниях в доменах ИИ и data science
• Проектировать сложные агентные задачи на основе реальных ML, data science и software workflows
• Писать точные, хорошо документированные решения как ground truth для оценки
• Оценивать выходные данные AI-агентов против своих решений с детальным фидбеком по correctness, efficiency и reasoning quality
• Разрабатывать и уточнять evaluation frameworks и rubrics для оценки поведения агентов
• Сотрудничать с экспертами предметной области для обеспечения консистентности и точности training data

Что ждут

• 3+ года опыта в исследованиях, академической или индустриальной работе в Machine Learning, Data Science, Software Engineering или Computer Science
• Демонстрированная техническая экспертиза в программировании, анализе данных, ML modeling, статистических методах
• Возможность работать 40 часов в неделю в будние дни в течение всего периода контракта
• Сильные навыки письменной коммуникации и способность ясно объяснять технические решения
• Образование или опыт в STEM-областях (Statistics, Biology, Physics, Mathematics, Engineering, Chemistry и др.)

Будет плюсом

• Опыт в data annotation, labeling, evaluation или сборе human feedback
• Опыт работы с LLM, AI systems или agentic workflows
• Знакомство с agentic frameworks

Условия

• Удалённая работа из любой точки мира
• Контрактная оплата $70-100/час (около 1.35 млн ₽/мес медиана)
• Полная занятость 40 часов в неделю
• Работа с передовыми лабораториями ИИ-исследований
• Возможность влиять на развитие AI-технологий через создание ground truth решений

Навыки

• Machine Learning
• Data Science
• Artificial Intelligence
• Python
• Deep Learning
• Statistical Analysis
• Natural Language Processing
• LLM
• AI Agents
• Data Annotation

Могут спросить на собеседовании

1. Какой ваш практический опыт в разработке и оценке ML-моделей?
2. Как вы подходите к созданию ground truth решений для AI-задач?
3. Расскажите о вашем опыте работы с LLM и agentic workflows.
4. Как вы обеспечиваете качество и консистентность при оценке AI-агентов?