Frost & Sullivan एक वैश्विक परामर्श और बाज़ार अनुसंधान कंपनी है, जो स्वास्थ्य सेवा, मार्केटिंग और अन्य उद्योगों में संगठनों को सेवाएँ प्रदान करती है। इसकी टीम उद्योग अनुसंधान, बाज़ार संबंधी जानकारी, FROST AI इंजन सहित विश्लेषणात्मक क्षमताओं और रणनीतिक सलाहकारी सेवाओं को एकीकृत करती है। इससे कंपनियों, निवेशकों और सार्वजनिक क्षेत्र के संगठनों को अवसरों का आकलन करने, नवाचार रणनीतियाँ तैयार करने, उत्पाद लॉन्च की योजना बनाने, विलय और अधिग्रहण संबंधी निर्णयों का मूल्यांकन करने तथा बाज़ार में प्रवेश की योजनाओं को मजबूत बनाने में सहायता मिलती है। कंपनी आयोजनों और नेतृत्व परिषदों के माध्यम से व्यावसायिक नेताओं को भी एक साथ लाती है और विभिन्न क्षेत्रों व भौगोलिक बाजारों में अनुसंधान को व्यावहारिक विकास योजना से जोड़ती है।
AI Model Trainer, Business Technology – Singapore Hybrid
Train and evaluate Frost & Sullivan’s MetaBrain by converting research and business expertise into structured evaluation assets, rules, and tested workflow improvements. The role combines expert review, quality measurement, controlled iteration, and— for the technology track—Python-based evaluation and dataset management.
विवरण
- Teach and assess MetaBrain’s use of approved research methods and business logic
- Translate subject-matter expertise into structured examples, rules, and review criteria
- Convert advisor feedback into controlled, testable model improvements
- Organize authorized research, taxonomies, decision rules, examples, and counterexamples
- Develop sourced reference answers and document scope, dates, limitations, and permitted use
- Create rubrics covering factual support, numerical consistency, relevance, completeness, and uncertainty
- Conduct blind comparisons and record errors, reviewer disagreements, and adjudication outcomes
- Maintain separation between development material and held-out evaluation cases
- Configure prompts, retrieval settings, and business rules in approved design and tuning environments
- Convert advisor corrections into version-controlled change requests
- Retest each update and maintain a documented rollback record
- Collaborate with technical trainers on experiment design and failure analysis
- For the technology track, develop Python evaluation scripts, manage dataset versions, and support justified fine-tuning experiments
आवश्यकताएँ
- At least three years of substantial research, consulting, or knowledge-quality experience, with equivalent accomplishments considered
- Demonstrated ability in evidence assessment, business writing, numerical validation, and methodological precision
- Foundational knowledge of AI or large language models through formal study or certification, plus hands-on experience testing or improving AI outputs
- Experience with peer review, analyst coaching, survey coding, taxonomy development, quality assurance, low-code automation, or structured knowledge-base maintenance is preferred
- SQL or Python experience is useful for business-track candidates
- Python evaluation scripting is required for the technology track