Strategic Projects Lead

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 11 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🧐 Stratégie

👻 Score fantôme 12%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Rise Data Labs

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2 - 10 employés

🤖 Intelligence artificielle

🤝 B2B

☁️ SaaS

🔥 Financement dans la dernière année

💰 Seed Round en 2026-01

Artificial Intelligence • B2B • SaaS

Rise Data Labs développe des données d’entraînement haute fidélité, des évaluations sur mesure, un sourcing d’experts métiers et des environnements de reinforcement learning pour aider les laboratoires d’IA et les équipes en entreprise à entraîner, évaluer et superviser leurs modèles. L’entreprise met à disposition plus de 500 000 experts basés aux États-Unis, ainsi qu’un moteur automatisé pour identifier, sélectionner, mettre en relation et planifier les interventions des experts. Elle produit également des livrables prêts à être utilisés par les modèles, tels que des tâches, des grilles d’évaluation, des verifiers, des demonstrations et des boucles de feedback pour les scénarios de SFT/RLHF et de tool use. Ses offres se concentrent sur des environnements de RL réalistes et compatibles avec les outils (API, outils de développement, workflows navigateur), ainsi que sur des évaluations human-in-the-loop permettant d’identifier les modes d’échec et d’améliorer les capacités des modèles.

Description

• Own projects end to end: scope, plan, execute, iterate, and deliver datasets for leading AI labs and enterprise customers. • Be the customer's main point of contact: run check-ins, share progress, manage expectations, and surface risks early. • Translate research needs into specs: write clear guidelines, rubrics, and task designs that shape how models are trained and evaluated. • Lead expert teams: recruit, onboard, and manage domain specialists (PhDs, engineers, clinicians, lawyers, analysts) to produce work at scale. • Own quality: design QA workflows, review samples, track metrics, and continuously raise the bar on data integrity. • Improve how we operate: build playbooks, tooling requests, and processes that make the next project faster and better.

🎯 Exigences

• 2+ years of experience in project or program management, consulting, operations, or a similarly high-ownership role. • Exceptional written and verbal communication; comfortable working directly with technical customers. • Proven ability to turn ambiguous problems into structured, executable plans. • Strong attention to detail and a high bar for quality. • Comfort in fast-paced, startup environments with shifting priorities. • Bachelor's degree or equivalent practical experience. • Experience at an AI/ML company or with data annotation, RLHF, or model evaluation projects. • Background managing distributed or freelance teams. • Familiarity with LLMs and a genuine interest in how they are trained and evaluated.

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