कॉम्पिटिटिव डेटा साइंटिस्ट

भूमिका के बारे में

micro1, AI कोडिंग एजेंट्स के लिए चुनौतीपूर्ण टास्क बनाने और उनका मूल्यांकन करने में मदद के लिए, कॉम्पिटिटिव डेटा साइंस (Kaggle, DrivenData, Zindi, AIcrowd, Numerai, और समान प्लेटफ़ॉर्म) में पृष्ठभूमि रखने वाले डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग इंजीनियर और एप्लाइड मैथमेटिशियन की भर्ती कर रहा है। यह लगभग 15 घंटे प्रति सप्ताह की एक लचीली, पार्ट-टाइम कॉन्ट्रैक्टर भूमिका है, जिसका शेड्यूल विशेषज्ञ स्वयं तय करता है।

आप क्या करेंगे

• पुनरुत्पादन-योग्य टास्क एनवायरनमेंट बनाना, डेटा और डिपेंडेंसी तैयार करना, और सत्यापित रेफरेंस सॉल्यूशन लागू करना
• ऐसे मूल्यांकन मानदंड और टेस्ट डिज़ाइन करना जो सही सॉल्यूशन को त्रुटिपूर्ण सॉल्यूशन से भरोसेमंद ढंग से अलग करें
• टास्क के विरुद्ध कोडिंग एजेंट चलाना, उनकी विफलताओं का विश्लेषण करना, और उसके अनुसार टास्क को परिष्कृत करना
• सही होने को प्रभावित करने वाली इम्प्लीमेंटेशन एरर, त्रुटिपूर्ण मान्यताओं और डेटा लीकेज को पहचानना
• टास्क की आवश्यकताओं, तर्क और सत्यापन चरणों का स्पष्ट रूप से दस्तावेज़ीकरण करना

आवश्यकताएँ

• डेटा साइंस, ML, क्वांटिटेटिव मॉडलिंग, या Kaggle या DrivenData जैसे कॉम्पिटिटिव प्लेटफ़ॉर्म में प्रदर्शित अनुभव
• मज़बूत समस्या-समाधान कौशल और अपनी स्वयं की विधियों की स्पष्ट समझ
• व्यावहारिक प्रोग्रामिंग क्षमता, आदर्श रूप से Python में, जिसमें अपरिचित कोड को टेस्ट और डीबग करना शामिल हो

पारिश्रमिक और शर्तें

पे $60-$120/घंटा है, पूरी तरह रिमोट, लगभग 15 घंटे/सप्ताह एक लचीले शेड्यूल के साथ (सप्ताहांत वैकल्पिक)। नोट: स्क्रीनिंग प्रश्नों से संकेत मिलता है कि वास्तविक पे सख्ती से प्रति घंटा होने के बजाय आउटपुट-आधारित हो सकता है (स्पेक को पूरा करने वाले हर पूर्ण टास्क के अनुसार, साथ ही एक साप्ताहिक न्यूनतम टास्क कोटा के साथ) — स्वीकार करने से पहले सटीक शर्तों की पुष्टि कर लें।