Senior Research Scientist, AI & Workforce Intelligence

🕒 vor 14 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $130.000 - $150.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧠 KI-Forscher

👻 Geisterscore 0%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Wonderlic

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 1937

👥 HR Tech

🏢 Unternehmen

HR Tech • Enterprise

Wonderlic ist ein Unternehmen, das Vorab-Bewertungs- und Mitarbeiterentwicklungs-Tools anbietet, die Unternehmen dabei helfen sollen, talentbezogene Entscheidungen während des gesamten Mitarbeiterlebenszyklus zu verbessern. Ihre Produkte, Wonderlic Select und Wonderlic Develop, bieten prädiktive Einblicke in kognitive Fähigkeiten, Persönlichkeit und Motivation und helfen Organisationen, fundierte Einstellungsentscheidungen zu treffen und die Mitarbeiterentwicklung zu fördern. Die Wonderlic-Plattform ist intuitiv und skalierbar und zielt darauf ab, Vorurteile zu beseitigen und Fairness in Einstellungs- und Entwicklungsprozessen zu fördern. Durch die Bereitstellung von rollenspezifischen und personalisierten Ergebnissen unterstützt Wonderlic HR-Teams, Manager, Mitarbeiter und Kandidaten dabei, Potenzial und Exzellenz in Arbeitsumgebungen zu erreichen und zu erkennen.

Beschreibung

• Own the architecture, integrity, and continuous expansion of Wonderlic’s AI job analysis system • Ingest labor market data from O*NET, LinkedIn, Indeed, and other sources to produce job analysis at scale • Build and refine models that infer work content from unstructured text • Leverage and expand occupational taxonomies such as O*NET and ESCO • Ensure system outputs are scientifically defensible and scalable as work evolves • Partner with product managers, engineers, and I-O psychologists to translate scientific requirements into AI-powered systems • Advise on AI approaches for assessment interpretation, manager and team reporting, and coaching content • Serve as an internal resource on ML and AI capabilities and limitations in assessment and organizational contexts • Contribute to Wonderlic’s external scientific credibility • Apply I-O psychology principles, including adverse impact consideration, norm group construction, and evidence-based evaluation standards • Ensure AI products meet professional and legal standards for selection and development tools • Establish relationships with I-O and Product teams and create a roadmap for AI integration • Expand the Jobs Engine’s reach, accuracy, coverage, and quality of inferences • Help develop new assessments using emerging technologies for richer and more secure evaluation

🎯 Anforderungen

• Graduate degree in I-O Psychology, Organizational Psychology, Organizational Development, or closely related field; quantitative focus strongly preferred • Demonstrated ML engineering experience with shipped, production-grade systems, not just research or coursework • Experience applying modern NLP methods to behavioral, assessment-based, or labor market data • Track record of work that was technically sound and legally/professionally defensible • Minimum 3 years of applied industry experience • Applied NLP and ML engineering skills, including embeddings, semantic search, clustering, text classification, transformer architectures, model tuning, and evaluation • Occupational data modeling knowledge, including job titles, task statements, skills, competencies, credentials, job families, seniority levels, title normalization, job similarity, role differentiation, O*NET, and ESCO • Responsible AI judgment in employment contexts, including fairness, explainability, auditability, bias mitigation, human review, and legal and ethical considerations • Generative AI evaluation skills, including rubric-based review, groundedness checks, error analysis, regression testing, and LLM output evaluation • Product judgment for applied ML systems • Working fluency with assessment and I/O concepts, including job relatedness, criterion relationships, adverse impact, norm groups, assessment profiles, and score interpretation • Ability to own ambiguous, high-complexity problems • Experience at the intersection of I-O science and algorithmic fairness strongly preferred • Familiarity with occupational taxonomies, vocational interests, or cognitive ability frameworks a significant plus

🏖️ Vorteile

• Full-time, 32-hour workweek across four days • Generous PTO • Paid holidays • Paid company shutdown from December 24 through January 1 • Medical coverage • Dental coverage • Vision coverage • 401(k) with company matching • 10 weeks of paid new parent leave • Dedicated wellness benefit • Remote work from anywhere in the United States

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