Wonderlic
Wonderlic
51 – 200 Çalışanlar
İK TeknolojileriKurumsal
Wonderlic, işletmeler için işe alım öncesi değerlendirme ve çalışan gelişimi araçları geliştirir. Wonderlic Select ve Wonderlic Develop ürünleri; işe alım kararlarını ve çalışanların gelişimini desteklemek üzere bilişsel yetenek, kişilik ve motivasyon hakkında role özgü içgörüler sunar. Platform, çalışan yolculuğunun farklı aşamalarında İK ekiplerine, yöneticilere, çalışanlara ve adaylara hizmet verir; daha adil yetenek değerlendirme ve gelişim süreçlerini desteklemek üzere tasarlanmış araçlar içerir.

Kıdemli Araştırma Bilimcisi, Yapay Zekâ ve İş Gücü Analitiği

Wonderlic’in Yapay Zekâ İş Motoru’nu ve iş gücü değerlendirmelerini geliştirin. Endüstri ve örgüt psikolojisi, doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanarak güvenilir istihdam içgörüleri üretin.

Açıklama

  • Wonderlic’in yapay zekâ destekli iş analizi sisteminin tasarımına, bütünlüğüne ve sürekli geliştirilmesine liderlik edin.
  • İşleri geniş ölçekte analiz etmek için O*NET, LinkedIn, Indeed ve diğer kaynaklardan iş gücü piyasası verilerini bir araya getirin.
  • Yapılandırılmamış metinlerden iş içeriğini çıkaran modeller geliştirin ve iyileştirin.
  • O*NET ve ESCO gibi mesleki sınıflandırmaları kullanın ve kapsamlarını genişletin.
  • İş dünyası değiştikçe sistem çıktılarının bilimsel açıdan savunulabilir ve ölçeklenebilir kalmasını sağlayın.
  • Bilimsel ihtiyaçları yapay zekâ sistemlerine dönüştürmek için ürün yöneticileri, mühendisler ve endüstri ve örgüt psikologlarıyla birlikte çalışın.
  • Değerlendirmeleri yorumlama, yönetici ve ekip raporları hazırlama ve koçluk içerikleri oluşturma alanlarında yapay zekâ yöntemleri konusunda öneriler sunun.
  • Meslektaşlarınızın makine öğrenimi ve yapay zekânın değerlendirme ve kurum ortamlarındaki olanaklarını ve sınırlamalarını anlamalarına yardımcı olun.
  • Wonderlic’in bilimsel itibarını destekleyin.
  • Olumsuz etki, norm grubu oluşturma ve kanıta dayalı değerlendirme dâhil olmak üzere endüstri ve örgüt psikolojisi ilkelerini uygulayın.
  • Yapay zekâ ürünlerinin, işe alım ve gelişim araçlarına yönelik mesleki ve yasal standartları karşılamasını sağlayın.
  • Endüstri ve örgüt psikolojisi ile Ürün ekipleri arasında iş birlikleri kurun ve yapay zekâ entegrasyonu için yol haritası belirleyin.
  • İş Motoru’nun erişimini, doğruluğunu, kapsamını ve çıkarım kalitesini artırın.
  • Daha kapsamlı ve güvenli değerlendirmeler için yeni teknolojiler kullanan yeni değerlendirmelerin oluşturulmasına katkıda bulunun.

Gereksinimler

  • Endüstri ve Örgüt Psikolojisi, Örgüt Psikolojisi, Örgütsel Gelişim veya yakından ilişkili bir alanda lisansüstü derece; nicel odaklı eğitim tercih sebebidir.
  • Araştırma veya ders çalışmalarıyla sınırlı olmayan, üretim ortamında kullanılabilecek makine öğrenimi sistemlerini tasarlama ve kullanıma sunma deneyimi.
  • Davranış, değerlendirme veya iş gücü piyasası verilerine modern doğal dil işleme yöntemlerini uygulama deneyimi.
  • Yasal ve mesleki standartları karşılayan, teknik açıdan sağlam bir çalışma geçmişi.
  • En az üç yıllık uygulamalı sektör deneyimi.
  • Gömlemeler, anlamsal arama, kümeleme, metin sınıflandırma, Transformer mimarileri, model ayarlama ve değerlendirme dâhil doğal dil işleme ve makine öğrenimi mühendisliği becerileri.
  • İş unvanları, görev tanımları, beceriler, yetkinlikler, yeterlilik belgeleri, iş aileleri, kıdem düzeyleri, unvan normalleştirme, iş benzerliği, rol farklılaştırma, O*NET ve ESCO dâhil mesleki veri modelleme bilgisi.
  • İstihdamda sorumlu yapay zekâ konusunda adalet, açıklanabilirlik, denetlenebilirlik, yanlılığın azaltılması, insan incelemesi ile yasal ve etik hususları kapsayan sağlıklı muhakeme.
  • Ölçüt temelli inceleme, temellendirme kontrolleri, hata analizi, gerileme testleri ve büyük dil modeli çıktılarının değerlendirilmesi dâhil üretken yapay zekâyı değerlendirme becerileri.
  • Uygulamalı makine öğrenimi sistemleri için ürün geliştirme muhakemesi.
  • İşe uygunluk, ölçüt ilişkileri, olumsuz etki, norm grupları, değerlendirme profilleri ve puan yorumlama dâhil değerlendirme ve endüstri ve örgüt psikolojisi kavramlarına çalışma düzeyinde hâkimiyet.
  • Belirsiz ve karmaşık sorunların sorumluluğunu üstlenebilme.
  • Endüstri ve örgüt bilimi ile algoritmik adaleti birleştirme deneyimi tercih sebebidir.
  • Mesleki sınıflandırmalara, mesleki ilgi alanlarına veya bilişsel yetenek çerçevelerine aşinalık önemli bir artıdır.

Yan Haklar

  • Haftada dört güne yayılan 32 saatlik tam zamanlı çalışma düzeni.
  • Cömert ücretli izin süresi.
  • Ücretli tatil günleri.
  • 24 Aralık ile 1 Ocak arasında ücretli şirket tatili.
  • Sağlık sigortası.
  • Diş sigortası.
  • Görme sigortası.
  • Şirket katkı payı bulunan 401(k) emeklilik planı.
  • Yeni ebeveynler için on haftalık ücretli izin.
  • Özel sağlık ve esenlik desteği.
  • Amerika Birleşik Devletleri’nin herhangi bir yerinden uzaktan çalışma.

İlgili İş İlanları

CrowdStrike

Tehdit Analisti, Makine Öğrenimi Tespit Etkinliği

CrowdStrike

Makine öğrenimi tabanlı tespitleri geliştirmeye yardımcı olmak için kötü amaçlı yazılımları ve müşteri tespit raporlarını değerlendirir. Yanlış pozitiflerin yönetimini destekler ve etkinlik bulgularını şirket içi ekiplerle paylaşır.

Aç
Alliant Insurance Services

Bölümsel Yapay Zekâ Mühendisi III

Alliant Insurance Services

Paylaşılan LLM altyapısının mimarisine ve güvenilirliğine liderlik ederken ürünler genelinde benimsenmesini sağlamak. Yeniden kullanılabilir orkestrasyon, gözlemlenebilirlik ve üretim hizmetleri geliştirmek.

Aç
Volga Partners

Uzaktan Veri Etiketleme Uzmanı, Nesne Tespiti — Amerika Birleşik Devletleri

Volga Partners
1.001 – 5.000 Çalışanlar
H1B Vizesi SponsoruB2BKurumsalYapay zekâ

Volga Partners’ın yapay zekâ projeleri için görsel veri kümelerini etiketleyerek nesneleri belirleyin ve bilgisayarlı görü sistemlerini destekleyin. Dikkatli ve tutarlı çalışmanızla nesne tespiti kalitesinin artırılmasına katkıda bulunun.

Aç
Parallel Partners

Makine Öğrenimi Mühendisi, Sıralama ve Bilgi Getirme

Parallel Partners
1 – 10 Çalışanlar
B2BFintek

Sıralama, bilgi getirme, sınıflandırma ve kişiselleştirme için üretim ortamında makine öğrenimi sistemleri geliştirin. Arama alaka düzeyini, model kalitesini ve yapay zekâ uygulamalarının güvenilirliğini artırın.

Aç