Wonderlic
Wonderlic
51 – 200 Empleados
EmpresaTecnología de RR. HH.
Wonderlic desarrolla herramientas de evaluación para la selección de personal y el desarrollo de empleados destinadas a empresas. Sus productos Wonderlic Select y Wonderlic Develop ofrecen información específica para cada puesto sobre capacidades cognitivas, personalidad y motivación, con el fin de respaldar las decisiones de contratación y el crecimiento profesional. La plataforma está dirigida a equipos de recursos humanos, responsables, empleados y candidatos a lo largo de todo el ciclo laboral, con herramientas diseñadas para favorecer una evaluación y un desarrollo del talento más justos.

Científico/a sénior de investigación en IA e inteligencia laboral

Impulsa AI Jobs Engine y las evaluaciones de personal de Wonderlic aplicando psicología industrial y organizacional, PLN y aprendizaje automático para generar conclusiones laborales sólidas.

Descripción

  • Liderar el diseño, la integridad y el desarrollo continuo del sistema de análisis de puestos basado en IA de Wonderlic.
  • Combinar datos del mercado laboral de O*NET, LinkedIn, Indeed y otras fuentes para analizar puestos a gran escala.
  • Desarrollar y mejorar modelos que infieran el contenido de los puestos a partir de texto no estructurado.
  • Utilizar y ampliar taxonomías ocupacionales como O*NET y ESCO.
  • Mantener resultados científicamente defendibles y escalables a medida que cambia el trabajo.
  • Colaborar con responsables de producto, ingeniería y psicología industrial y organizacional para convertir necesidades científicas en sistemas de IA.
  • Asesorar sobre métodos de IA para interpretar evaluaciones, generar informes para responsables y equipos, y crear contenido de coaching.
  • Ayudar a colegas a comprender las capacidades y limitaciones del aprendizaje automático y la IA en evaluaciones y entornos organizativos.
  • Respaldar la credibilidad científica externa de Wonderlic.
  • Aplicar principios de psicología industrial y organizacional, incluidos el impacto adverso, la construcción de grupos normativos y la evaluación basada en evidencia.
  • Garantizar que los productos de IA cumplan los estándares profesionales y legales para herramientas de selección y desarrollo.
  • Crear alianzas entre los equipos de psicología industrial y organizacional y de Producto, y definir una hoja de ruta para integrar la IA.
  • Mejorar el alcance, la precisión, la cobertura y la calidad de inferencia de Jobs Engine.
  • Ayudar a crear nuevas evaluaciones que utilicen tecnologías emergentes para lograr evaluaciones más completas y seguras.

Requisitos

  • Posgrado en psicología industrial y organizacional, psicología organizacional, desarrollo organizacional o un campo estrechamente relacionado; se valora especialmente la orientación cuantitativa.
  • Experiencia demostrable en el diseño y la puesta en producción de sistemas de aprendizaje automático de calidad productiva, más allá de la investigación o los cursos académicos.
  • Experiencia aplicando métodos modernos de PLN a datos conductuales, de evaluación o del mercado laboral.
  • Trayectoria de trabajo técnicamente sólido que cumpla los estándares legales y profesionales.
  • Al menos tres años de experiencia aplicada en el sector.
  • Habilidades de ingeniería aplicada de PLN y aprendizaje automático, incluidos embeddings, búsqueda semántica, agrupamiento, clasificación de texto, arquitecturas transformer, ajuste de modelos y evaluación.
  • Conocimiento del modelado de datos ocupacionales, incluidos títulos de puestos, descripciones de tareas, habilidades, competencias, credenciales, familias profesionales, niveles de antigüedad, normalización de títulos, similitud entre puestos, diferenciación de roles, O*NET y ESCO.
  • Criterio sólido sobre IA responsable en el empleo, incluidos equidad, explicabilidad, auditabilidad, mitigación de sesgos, revisión humana y consideraciones legales y éticas.
  • Habilidades para evaluar IA generativa, incluidas revisiones basadas en rúbricas, comprobaciones de fundamentación, análisis de errores, pruebas de regresión y evaluación de resultados de modelos de lenguaje grandes.
  • Criterio de producto para sistemas de aprendizaje automático aplicado.
  • Conocimientos prácticos de evaluación y psicología industrial y organizacional, incluidas la relación con el puesto, las relaciones con criterios, el impacto adverso, los grupos normativos, los perfiles de evaluación y la interpretación de puntuaciones.
  • Capacidad para asumir la responsabilidad de problemas complejos y ambiguos.
  • Se valora especialmente la experiencia que combine ciencia de la psicología industrial y organizacional y equidad algorítmica.
  • Se valorará especialmente la familiaridad con taxonomías ocupacionales, intereses vocacionales o marcos de aptitudes cognitivas.

Beneficios

  • Jornada completa de 32 horas distribuidas en cuatro días.
  • Tiempo libre remunerado generoso.
  • Días festivos remunerados.
  • Cierre remunerado de la empresa del 24 de diciembre al 1 de enero.
  • Cobertura médica.
  • Cobertura dental.
  • Cobertura oftalmológica.
  • Plan 401(k) con aportación equivalente de la empresa.
  • Diez semanas de permiso remunerado para nuevos padres y madres.
  • Beneficio específico para el bienestar.
  • Trabajo remoto desde cualquier lugar de Estados Unidos.

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