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Toloka

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2014

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🤝 B2B

Artificial Intelligence • SaaS • B2B

Toloka ist eine Plattform für Daten und Mensch-in-the-Loop, die fachmännisch kuratierte Trainings-, Evaluations- und Red-Teaming-Datensätze und -Dienste bereitstellt, um die Entwicklung von KI und Agenten zu beschleunigen. Sie kombiniert großflächiges, mehrsprachiges menschliches Fachwissen mit automatisierten Tools, um Annotationen, Präferenzdaten, RLHF-Aufgaben, simulierte Umgebungen (RL-Gyms) und Sicherheits-Benchmarking für LLMs, VLMs, Coding-Assistenten und Konversationsagenten zu liefern. Toloka unterstützt ML- und KI-Teams mit skalierbarer, konformer Infrastruktur und fachspezifischen Mitwirkenden für einsatzbereite KI-Trainings und -Evaluierungen.

Beschreibung

• Sicherstellung einer erstklassigen Bereitstellung unseres Produkts, seiner korrekten Konfiguration sowie der Implementierung maßgeschneiderter KI-Datenlösungen, die den Anforderungen unserer Kunden entsprechen • Entwurf und Implementierung von Daten-Labeling-Pipelines • Auftreten als vertrauenswürdiger technischer Ansprechpartner für Kunden • Unterstützung der Kunden beim Verständnis ihres Datenbedarfs, Aufzeigen neuer Möglichkeiten und Aufbau skalierbarer KI-Lösungen • Hauptansprechpartner für Kunden auf technischer Ebene gegenüber technischen und geschäftlichen Stakeholdern • Führung von Discovery-Gesprächen, um Ziele, Probleme und Qualitätskriterien der Kunden umfassend zu erfassen • Übersetzung der Kundenanforderungen in klare, umsetzbare Lösungsentwürfe und Lieferpläne • Beratung der Kunden zu Best Practices in Datenerhebung, Datenqualität, Evaluation und Modelltrainings-Workflows • Proaktive Erwartungssteuerung, regelmäßige Kommunikation des Fortschritts sowie transparente Steuerung von Risiken und Abwägungen • Identifikation von Expansionsmöglichkeiten und weiteren Wegen, wie Toloka durch Daten- und KI-Lösungen Mehrwert schaffen kann • Entwurf von End-to-End-Datenlösungen unter Nutzung der Toloka-Plattform • Konfiguration von Komponenten für Daten-Labeling und Qualitätskontrollen sowie Entwicklung von Benutzeroberflächen • Durchführung von Experimenten und Pilotprojekten zur Validierung von Qualitäts-, Durchsatz- und Kostenannahmen • Leitung der technischen Ausführung während der Delivery, Koordination interner Teams und externer Stakeholder nach Bedarf • Sicherstellung, dass Lösungen vereinbarte Qualitäts-, Performance- und Skalierbarkeitsanforderungen erfüllen • Ganzheitliche Verantwortung für Lieferergebnisse – einschließlich technischer Performance, Qualität, Zeitplänen und wirtschaftlicher Effizienz • Überwachung wichtiger KPIs und Einleitung von Maßnahmen bei Abweichungen • Priorisierung der Arbeit basierend auf Kundenimpact und Geschäftswert • Datenanalyse zur Identifikation von Fehlerursachen, Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten • Kontinuierliche Optimierung von Lösungen durch Iteration, Automatisierung und Einsatz neuer Technologien • Fehlerbehebung bei Delivery-, Prozess- oder technischen Problemen in Zusammenarbeit mit Support-, Infrastruktur- und Produktteams • Steuerung der Lösungen hin zu stabilem Betrieb mit minimalem laufendem Wartungsaufwand

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre fundierter technischer Hintergrund • Erfahrung als Solution Engineer, Technical Solutions Engineer, Data Scientist, Data-/Systemanalyst oder Technischer Projektmanager • Nachweisliche Erfahrung in der eigenverantwortlichen Leitung von Projekten von Anfang bis Ende, einschließlich Scope-Definition, Lieferung und Stakeholder-Management • Direkte Erfahrung in der Zusammenarbeit mit externen Kunden an technischen Projekten (Anforderungserhebung, Lieferung, Iteration) • Starke Python-Kenntnisse für Datenmanipulation (z. B. NumPy, pandas), Natural Language Processing (z. B. NLTK, spaCy) und zum Erstellen leichter Webservices oder Tools (z. B. FastAPI, Flask) • Solides Verständnis von ML-Konzepten und Daten-Workflows; Vertrautheit mit LLMs und prompt engineering ist ein starker Pluspunkt • Erfahrung im Design mehrstufiger Pipelines und komplexer Systeme • Verständnis der Grundlagen der Softwareentwicklung: Versionskontrolle, Testing, MVPs, iterative Entwicklung etc. • Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, ML/AI, Software Engineering oder einem verwandten quantitativen Fach wie Physik oder Angewandte Mathematik mit ausgeprägter analytischer Basis • Fähigkeit, Abwägungen zwischen Qualität, Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu beurteilen • Hervorragende Englischkenntnisse (B2+), mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte für nicht-technische Zielgruppen zu erklären • Sicherheit in der Zusammenarbeit mit Data Engineers, ML Engineers und Forschern führender Technologieunternehmen • Ausgeprägte Ownership-Mentalität: Verantwortungsbewusstsein für Ergebnisse, nicht nur für Aufgaben • Fähigkeit, mehrere Projekte in einem schnelllebigen, unklaren Umfeld zu managen

🏖️ Vorteile

• Flexible Arbeitsgestaltung (z. B. Homeoffice, flexible Arbeitszeiten)