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51 – 200 Mitarbeitende
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Wonderlic entwickelt Eignungsdiagnostik und Instrumente zur Mitarbeiterentwicklung für Unternehmen. Die Produkte Wonderlic Select und Wonderlic Develop liefern rollenspezifische Einblicke in kognitive Fähigkeiten, Persönlichkeit und Motivation und unterstützen so Einstellungsentscheidungen und die berufliche Entwicklung. Die Plattform richtet sich an HR-Teams, Führungskräfte, Mitarbeitende und Bewerbende und bietet Instrumente für den gesamten Beschäftigungszyklus, die eine fairere Talentbewertung und -entwicklung unterstützen.
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Senior Research Scientist für KI und Arbeitsmarktanalyse

Gestalten Sie Wonderlics AI Jobs Engine und arbeitspsychologische Assessments weiter. Nutzen Sie Arbeits- und Organisationspsychologie, NLP und maschinelles Lernen für fundierte Erkenntnisse zur Beschäftigung.

USVereinigte Staaten
130.000 $ – 150.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-ForschungswissenschaftlerMachine-Learning-Ingenieur

Beschreibung

  • Leiten Sie die Konzeption, Qualitätssicherung und kontinuierliche Weiterentwicklung von Wonderlics KI-gestütztem System zur Arbeitsanalyse.
  • Führen Sie Arbeitsmarktdaten von O*NET, LinkedIn, Indeed und anderen Quellen zusammen, um Stellenprofile in großem Umfang zu analysieren.
  • Entwickeln und verbessern Sie Modelle, die aus unstrukturierten Texten auf Arbeitsinhalte schließen.
  • Nutzen und erweitern Sie Berufsklassifikationen wie O*NET und ESCO.
  • Sorgen Sie dafür, dass die Systemergebnisse wissenschaftlich belastbar und anpassungsfähig bleiben, wenn sich die Arbeitswelt verändert.
  • Arbeiten Sie mit Produktverantwortlichen, Ingenieurinnen und Ingenieuren sowie Arbeits- und Organisationspsychologinnen und -psychologen zusammen, um wissenschaftliche Anforderungen in KI-Systeme zu überführen.
  • Beraten Sie zu KI-Methoden für die Auswertung von Assessments, die Erstellung von Berichten für Führungskräfte und Teams sowie die Entwicklung von Coaching-Inhalten.
  • Unterstützen Sie Kolleginnen und Kollegen dabei, Möglichkeiten und Grenzen von maschinellem Lernen und KI in der Eignungsdiagnostik und Organisationsarbeit zu verstehen.
  • Stärken Sie Wonderlics wissenschaftliche Glaubwürdigkeit nach außen.
  • Wenden Sie Grundsätze der Arbeits- und Organisationspsychologie an, darunter die Analyse nachteiliger Auswirkungen, die Bildung von Normgruppen und evidenzbasierte Evaluation.
  • Stellen Sie sicher, dass KI-Produkte die fachlichen und rechtlichen Standards für Auswahl- und Entwicklungsinstrumente erfüllen.
  • Bauen Sie Partnerschaften zwischen den Teams für Arbeits- und Organisationspsychologie und Produkt auf und entwickeln Sie eine Roadmap für die KI-Integration.
  • Verbessern Sie Reichweite, Genauigkeit, Abdeckung und Inferenzqualität der Jobs Engine.
  • Wirken Sie an neuen Assessments mit, die neue Technologien für eine differenziertere und sicherere Bewertung einsetzen.

Anforderungen

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium in Arbeits- und Organisationspsychologie, Organisationspsychologie, Organisationsentwicklung oder einem eng verwandten Fach; ein quantitativer Schwerpunkt ist besonders erwünscht.
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und produktiven Einführung von Machine-Learning-Systemen, die über Forschung oder Studienleistungen hinausgeht.
  • Erfahrung mit modernen NLP-Methoden für Verhaltens-, Assessment- oder Arbeitsmarktdaten.
  • Nachweis technisch fundierter Arbeit, die rechtliche und fachliche Standards erfüllt.
  • Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in der Industrie oder Wirtschaft.
  • Angewandte NLP- und ML-Engineering-Kenntnisse, darunter Embeddings, semantische Suche, Clustering, Textklassifikation, Transformer-Architekturen, Modelloptimierung und Evaluation.
  • Kenntnisse der Modellierung von Berufsdaten, darunter Berufsbezeichnungen, Tätigkeitsbeschreibungen, Fähigkeiten, Kompetenzen, Qualifikationen, Berufsfamilien, Senioritätsstufen, Normalisierung von Berufsbezeichnungen, Berufähnlichkeit, Rollenabgrenzung, O*NET und ESCO.
  • Urteilsvermögen zu verantwortungsvoller KI im Beschäftigungskontext, einschließlich Fairness, Erklärbarkeit, Auditierbarkeit, Maßnahmen gegen Verzerrungen, menschlicher Überprüfung sowie rechtlicher und ethischer Aspekte.
  • Kenntnisse in der Evaluation generativer KI, darunter die Prüfung anhand von Bewertungsrastern, Groundedness-Prüfungen, Fehleranalysen, Regressionstests und die Bewertung von LLM-Ausgaben.
  • Produktverständnis für angewandte Machine-Learning-Systeme.
  • Gute Kenntnisse diagnostischer und arbeits- und organisationspsychologischer Konzepte, darunter Arbeitsplatzbezug, Kriteriumsbeziehungen, nachteilige Auswirkungen, Normgruppen, Assessmentprofile und die Interpretation von Ergebnissen.
  • Fähigkeit, Verantwortung für komplexe und unklare Problemstellungen zu übernehmen.
  • Erfahrung in der Verbindung von arbeits- und organisationspsychologischer Wissenschaft mit algorithmischer Fairness ist besonders erwünscht.
  • Vertrautheit mit Berufsklassifikationen, beruflichen Interessen oder Modellen kognitiver Fähigkeiten ist ein großer Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Vollzeitstelle mit 32 Wochenstunden an vier Tagen.
  • Großzügiger bezahlter Urlaub.
  • Bezahlte Feiertage.
  • Bezahlte Betriebsschließung vom 24. Dezember bis zum 1. Januar.
  • Krankenversicherung.
  • Zahnversicherung.
  • Sehversicherung.
  • 401(k)-Rentenplan mit Arbeitgeberzuschuss.
  • Zehn Wochen bezahlte Freistellung für neue Eltern.
  • Zusätzlicher Gesundheits- und Wellnesszuschuss.
  • Mobiles Arbeiten von überall in den Vereinigten Staaten.

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