Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle präzise Bewertungskriterien für Datenwissenschaftsprojekte und bewerte AI-generierte Arbeiten.
- Unternehmen: Führendes AI-Forschungsunternehmen mit innovativem Ansatz.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der AI und beeinflusse reale Datenwissenschaftsprojekte.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54900 - 67100 € pro Jahr.
Rollenübersicht
Mercor arbeitet mit einer führenden KI-Forschungsorganisation zusammen, um erfahrene Datenwissenschaftler für ein Projekt zu gewinnen, das sich auf die Bewertung der Leistung von KI-Systemen bei realen Datenwissenschaftsarbeiten konzentriert. Anstatt selbst Ergebnisse zu produzieren, definieren Sie, wie hervorragende Arbeit aussieht: Sie entwerfen aufgabenspezifische Bewertungsrichtlinien und bewerten abgeschlossene Arbeitsproben mit rigorosen, gut begründeten schriftlichen Begründungen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwicklung präziser, aufgabenspezifischer Bewertungsrichtlinien für reale Datenwissenschaftsergebnisse (Analysen, Modelle, Dashboards, Experimentauswertungen und schriftliche Empfehlungen)
- Bewertung von KI-generierten und menschlichen Arbeitsproben anhand dieser Kriterien, mit detaillierten schriftlichen Begründungen für jede Bewertung
- Anwendung konsistenter, evidenzbasierter Urteile, sodass Bewertungen reproduzierbar und verteidigbar sind
- Einbeziehung strukturierten Feedbacks von erfahrenen Gutachtern und schnelles Iterieren Ihrer Arbeit
Ideale Qualifikationen
- Über 5 Jahre Berufserfahrung in der Datenwissenschaft in der Industrie
- Hintergrund in Geschäftsoperationen, Produkt- oder Wachstumsdatenwissenschaft bei erstklassigen Technologieunternehmen
- Tiefe Kenntnisse in Experimentdesign und A/B-Tests, Metrikdefinition, SQL/Python-Analyse und Kommunikation von Ergebnissen an Führungskräfte
- Außergewöhnlich starke schriftliche Kommunikation
- Detailorientiert, konsistent und komfortabel damit, dass Ihr Urteil überprüft und mit dem von Kollegen kalibriert wird
- Vorherige Erfahrung mit KI-Training, -Bewertung oder Projekten mit menschlichen Daten ist ein großer Vorteil
Bewerbungsprozess
Qualifizierte Bewerber können gebeten werden, eine kurze technische Bewertung abzulegen oder zusätzliche Informationen einzureichen.
Data Science Expert - AI Evaluation Arbeitgeber: Mercor
Mercor ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Technologien und eine dynamische Arbeitsumgebung bietet. Mit einem Fokus auf Remote-Arbeit ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig an spannenden Projekten im Bereich AI-gestützter DevOps und SRE teilzunehmen. Die Unternehmenskultur fördert kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung, während die wettbewerbsfähige Vergütung von 85 $ pro Stunde die Wertschätzung für die Fähigkeiten und das Engagement der Mitarbeiter widerspiegelt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Science Expert - AI Evaluation 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 Mercor 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 Data Science Expert - AI Evaluation 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 Data Science Expert - AI Evaluation bei Mercor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mercor 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 Mercor entscheidend sein!
