Data Scientist

En tant que Data Scientist, vous travaillerez à distance sur une base horaire pour examiner le raisonnement analytique généré par l'IA, le code et les résultats de modèles, ainsi que pour générer des solutions de référence et des explications de haute qualité pour des problèmes de données complexes. Vous évaluerez les solutions pour leur exactitude, leur clarté et leur conformité à la consigne ; vous identifierez les erreurs de méthodologie, de choix de modélisation ou de raisonnement statistique ; vous vérifierez les affirmations quantitatives ; vous rédigerez des explications claires, étape par étape, et des solutions modèles démontrant les méthodes correctes ; et vous évaluerez et comparerez plusieurs réponses d'IA en fonction de leur exactitude et de la qualité de leur raisonnement. Il s'agit d'un poste de prestataire entièrement à distance, rémunéré à l'heure, avec SME Careers, une entreprise de services de données d'IA en forte croissance et filiale de SuperAnnotate, qui fournit des données d'entraînement pour l'IA à nombre des plus grandes entreprises d'IA et laboratoires de modèles de fondation au monde. Votre expertise en science des données contribuera directement à l'amélioration des principaux modèles d'IA au monde utilisés à travers divers produits et secteurs.

Important :
Il n'y a pas de projet immédiat pour ce rôle ; toutefois, si vous êtes qualifié, vous ferez partie des premiers experts que nous contacterons lorsque des opportunités pertinentes se présenteront. Cela vous donnera également accès à de futurs projets disponibles via notre réseau d'experts.

Responsabilités

• Développer du contenu d'entraînement pour l'IA : créer des consignes détaillées sur divers sujets et des réponses pour guider l'apprentissage de l'IA, en garantissant que les modèles reflètent une compréhension globale de sujets variés.
• Optimiser les performances de l'IA : évaluer et classer les réponses de l'IA pour améliorer l'exactitude, la fluidité et la pertinence contextuelle du modèle.
• Garantir l'intégrité du modèle : tester les modèles d'IA pour détecter d'éventuelles inexactitudes ou biais, en validant leur fiabilité dans différents cas d'usage.

Prérequis

• Diplôme de licence (Bachelor) ou supérieur en science des données, informatique, statistiques, mathématiques ou dans un domaine quantitatif étroitement apparenté.
• 5 ans ou plus d'expérience professionnelle en tant que Data Scientist ou dans un rôle analytique étroitement apparenté, travaillant sur des projets de machine learning de bout en bout.
• Solide maîtrise de Python pour l'analyse de données et le machine learning, incluant des bibliothèques telles que pandas, NumPy, scikit-learn et des outils associés.
• Solide formation en statistiques, en conception expérimentale et en probabilités appliquées, avec une expérience dans la conception et l'analyse d'expériences contrôlées.
• Expérience pratique de la construction, de l'évaluation et du déploiement de modèles de machine learning dans des environnements professionnels ou de produits réels.
• Compétences avancées en SQL et aisance avec des ensembles de données volumineux et complexes provenant d'entrepôts de données ou de lacs de données.
• Maîtrise de l'anglais au minimum de niveau C1 (écrit et parlé), avec la capacité de rédiger des explications quantitatives claires et de suivre des directives détaillées en anglais.
• Expérience avec des outils de visualisation de données ou des tableaux de bord et capacité à présenter des résultats analytiques aux parties prenantes.
• Une expérience préalable en matière d'entraînement de données pour l'IA, d'annotation ou de révision de contenu analytique généré par l'IA constitue un atout majeur.
• Grand souci du détail et rigueur méthodologique, avec un accent prononcé sur la qualité, la reproductibilité et l'évaluation minutieuse des étapes de raisonnement.