Data-Science-Experte (m/w/d)
Über die Rolle
Mercor arbeitet mit einer führenden KI-Forschungsorganisation zusammen, um erfahrene Data Scientists für ein Projekt zu gewinnen, das bewertet, wie gut KI-Systeme reale Data-Science-Arbeit leisten. Statt selbst Arbeitsergebnisse zu erstellen, definieren Sie, wie hervorragende Arbeit aussieht: Sie entwerfen aufgabenspezifische Bewertungskriterien und benoten fertige Arbeitsproben mit sorgfältigen, gut begründeten schriftlichen Rechtfertigungen.
Ihre Aufgaben
- Präzise, aufgabenspezifische Bewertungskriterien für reale Data-Science-Ergebnisse entwerfen (Analysen, Modelle, Dashboards, Experiment-Readouts und schriftliche Empfehlungen)
- KI-generierte und von Menschen erstellte Arbeitsproben anhand dieser Kriterien benoten, mit ausführlichen schriftlichen Begründungen für jede Note
- Konsistent und evidenzbasiert urteilen, sodass die Bewertungen reproduzierbar und belastbar sind
- Strukturiertes Feedback erfahrener Reviewer aufnehmen und Ihre Arbeit schnell iterativ verbessern
Anforderungen
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in Data Science in der Industrie
- Hintergrund in Business-Operations-, Produkt- oder Growth-Data-Science bei führenden Technologieunternehmen
- Tiefe Vertrautheit mit Experimentdesign und A/B-Tests, Metrikdefinition, SQL-/Python-Analyse und der Vermittlung von Ergebnissen an Führungskräfte
- Außergewöhnlich gute schriftliche Kommunikation
- Detailorientiert, konsistent und offen dafür, dass Ihr Urteil geprüft und mit dem Ihrer Kollegen abgeglichen wird
- Frühere Erfahrung mit KI-Training, Evaluation oder Human-Data-Projekten ist ein deutliches Plus
Bewerbungsprozess
- Reichen Sie Ihren Lebenslauf oder Ihren einschlägigen fachlichen Hintergrund ein, um zu starten
- Qualifizierte Bewerber werden gegebenenfalls gebeten, ein kurzes technisches Assessment zu absolvieren oder zusätzliche Informationen einzureichen
Vergütung und Rahmenbedingungen
- Art: Selbstständiger Auftragnehmer
- Vergütung: Marktgerecht, wöchentliche Auszahlung über Stripe oder Wise
- Standort: Remote
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