Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von Datenpipelines für KI-Modelle und optimiere Prozesse.
- Unternehmen: HackerRank, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI-Datenoperationen.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Teamkultur und Chancen zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in technischen Programmen oder Betriebsmanagement.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Senior AI Data Operations Manager at Hacker Rank Careers.
About the role
Hacker Rank is on the lookout for a Senior AI Data Operations Manager to lead the development of our extensive data creation pipeline for large language models (LLMs).
This role is pivotal in managing relationships with vendors, working closely with engineering teams to evaluate model performance, and ensuring that the data utilized for training adheres to high-quality standards.
You will oversee the AI data pipeline that supports more than ten AI features within our platform, ensuring seamless operations and data integrity.
In this capacity, you will play a crucial role in connecting various teams, including machine learning engineers, internal annotators, and external vendors, translating technical specifications into effective data workflows.
Your focus will also be on automating processes to boost efficiency and streamline overall operations, making a significant impact on our AI initiatives.
- Key facts
- Location: Hybrid in Bangalore, India
- Engagement: Full-time
- Team: AI Data Operations
- What you’ll do
- Oversee the complete lifecycle of AI feature development, managing everything from data sourcing to quality assurance and vendor relationship management.
- Design and implement automated workflows for critical processes, including vendor briefings, verification of annotations, and tracking of data.
- Evaluate model performance metrics such as precision, recall, and edge case identification to guide focused data creation strategies.
- Collaborate with Engineering Managers, Machine Learning Engineers, and Product Managers to forecast model data needs and incorporate insights into pipeline improvements.
- Maintain comprehensive documentation for data batches, annotation protocols, and standard operating procedures for vendors.
- Facilitate communication between technical and non-technical stakeholders to ensure alignment on project goals and data quality expectations.
- Identify and implement opportunities for process automation to enhance operational efficiency within the AI data pipeline.
- Monitor and report on the performance of AI features, providing insights to inform future data strategies and operational adjustments.
Requirements
- A minimum of 5 years of experience in technical program or operations management, with at least 3 years dedicated to AI/ML data operations and vendor management in a tech-focused environment.
- Strong proficiency in AI tools, with the ability to discuss automation possibilities and model behavior with both technical and non-technical audiences.
- Hands-on experience in developing or utilizing AI agents, complemented by exceptional organizational skills to juggle multiple vendors, deadlines, and data pipelines simultaneously.
- Solid understanding of LLM evaluation principles and the capability to engage in data quality discussions with engineering teams.
- Excellent communication skills, both written and verbal, to effectively convey complex concepts to diverse audiences.
- A proactive approach to problem-solving, with the ability to adapt to changing priorities and work in a fast-paced environment.
- Nice to have
- Experience with natural language processing (NLP) or AI training data pipelines, enhancing your ability to contribute to our projects.
- Familiarity with annotation tools such as CVAT, Label Studio, Scale AI, Surge AI, or similar platforms, which can aid in streamlining our processes.
- A background in a startup or rapidly evolving environment, providing insights into agile methodologies and process adaptation.
Skills & tools
- Strong analytical capabilities, project management skills, and a solid understanding of AI and machine learning principles.
- Familiarity with data quality metrics and best practices in data management, ensuring that our data meets the highest standards.
- Proficiency in using project management software and data analysis tools to track progress and optimize workflows.
- Practical notes
Hacker Rank is proud to be an equal opportunity employer.
We are dedicated to fostering a workplace that is free from discrimination based on race, religion, national origin, gender identity or expression, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability.
All applications will be handled confidentially in accordance with EEO guidelines.
We encourage individuals from diverse backgrounds to apply and join our team in shaping the future of AI data operations.
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Senior AI Data Operations Manager Arbeitgeber: HackerRank Careers
HackerRank ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung der nächsten Generation von Talenten konzentriert. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einer starken Unternehmenskultur, die auf Zusammenarbeit und Exzellenz basiert, sowie umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten, ist HackerRank der ideale Ort für Fachkräfte, die bedeutungsvolle Beziehungen zu strategischen Kunden aufbauen und gleichzeitig ihre Karriere vorantreiben möchten. Die Lage in großen Metropolregionen wie dem San Francisco Bay Area ermöglicht zudem einen einfachen Zugang zu einem lebendigen Netzwerk von Technologieunternehmen und Fachleuten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI Data Operations Manager erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei HackerRank Careers zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior AI Data Operations Manager mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior AI Data Operations Manager bei HackerRank Careers gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HackerRank Careers vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für HackerRank Careers entscheidend sein!