Менеджер по качеству данных (ML-датасеты)
Оценка ИИ2ГИС — сильный бренд с интересными задачами в области AI. Вакансия предлагает гибкий формат работы и возможность влиять на качество данных для миллионов пользователей, хотя уровень зарплаты не указан.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания навыков управления процессами (краудсорсинг, метрики) и технических компетенций (Python, работа с LLM). Необходимо уметь формализовать неопределенные задачи и контролировать качество больших объемов данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для специалистов по качеству данных с навыками Python и опытом в ML на российском рынке медиана составляет около 180 000 - 230 000 рублей. Предложение 2ГИС, вероятно, находится в этом диапазоне или выше, учитывая требования к работе с LLM.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🗂 Менеджер по качеству данных (ML-датасеты)*
Удалённо по РФ
Гибрид: Москва, Санкт-Петербург или Новосибирск
2ГИС создаёт датасеты для Computer Vision, NLP и AI. Предстоит выстраивать сбор и разметку данных, проверять качество, работать с асессорами и автоматизировать подготовку датасетов с помощью Python и LLM.
Требования:
— Опыт в области качества данных от 2 лет
— Опыт краудсорсинговых проектов, разметки или контроля её качества
— Умение переводить неопределённую задачу в процесс с правилами, критериями приёмки и метриками
— Умение сопоставлять качество, скорость и стоимость разметки
— Python для анализа, подготовки выборок и автоматизации
— Умение составлять и тестировать LLM-промпты, оценивать результаты и ограничения
— Навыки ведения нескольких задач и общения с асессорами и заказчиками
Опыт с CV/NLP-датасетами и метриками качества разметки будет плюсом. Зарплата не указана.
*➡️* Откликнуться
*📍* Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- Computer Vision
- NLP
- Data Quality
- Crowdsourcing
- Data Labeling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта в управлении качеством и понимания экономики разметки.
Как вы определяете оптимальный баланс между стоимостью разметки и требуемым уровнем точности для ML-модели?
Оценка технических навыков автоматизации.
Приведите пример, как вы использовали Python для автоматизации проверки качества или подготовки выборок для асессоров.
Проверка навыков работы с современными AI-инструментами.
Как вы подходите к тестированию и валидации LLM-промптов, используемых для автоматической разметки данных?
Оценка методологического подхода.
Какие метрики качества разметки (например, Inter-rater reliability) вы считаете наиболее показательными для задач NLP и CV?
Проверка навыков управления процессами.
Опишите ваш опыт работы с краудсорсинговыми платформами: как вы выстраивали систему обучения и контроля асессоров?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
