Gramian Consulting — консалтинговая компания с приоритетом удалённого формата работы, специализирующаяся на инженерных кадрах, данных и искусственном интеллекте. Она помогает организациям расширять технические возможности с помощью усиления команд специалистами, подбора персонала, выделенных команд и управления подрядчиками, а также предоставляет услуги по обучению и дообучению больших языковых моделей, разработке ИИ-агентов и ассистентов, MLOps и созданию ИИ-инфраструктуры. Компания также поддерживает профессиональное развитие отдельных специалистов через программы наставничества и обучения, посвящённые подготовке к карьере, собеседованиям и ориентации на международном рынке. В своей работе она сочетает практический опыт в инженерии и подборе персонала, помогая клиентам создавать технические команды и применять ИИ для решения бизнес-задач.
Специалист по количественной оценке ИИ — удалённо
Специалист по контракту в области науки о данных в Gramian Consulting оценивает решения, созданные ИИ. Разрабатывает промпты, наборы данных и обратную связь для улучшения количественных моделей ИИ.
Описание
- Проверять материалы, созданные ИИ, в области науки о данных, статистики, машинного обучения, экспериментов и количественного решения задач.
- Разрабатывать экспертные промпты, наборы данных и эталонные решения для обучения и оценки ИИ.
- Выявлять ошибочные методы, статистические ошибки, неподтверждённые предположения и пробелы в количественных рассуждениях.
- Оценивать точность, надёжность и ясность аналитических методов и выводов.
- Предоставлять структурированную обратную связь, основанную на фактах, чтобы улучшать возможности моделей ИИ.
- Применять единые стандарты оценки и ясно объяснять технические выводы.
Требования
- Не менее года профессионального опыта в признанной технологической, финансовой или исследовательской компании, включая опыт за последние три года.
- Базовые знания в области науки о данных, статистики, машинного обучения или количественного анализа.
- Развитые аналитические навыки и критическое мышление, в том числе способность выявлять ошибки в рассуждениях на основе данных.
- Отличный письменный английский и умение ясно объяснять технические и статистические понятия.
- Умение систематически оценивать сложные задачи и давать точную, хорошо обоснованную обратную связь.
- В настоящее время проживать в англоязычной стране.