Data Scientist

🕒 il y a 2 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $120 - $170 / heure

⏳ Contrat

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 36%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.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.

Postuler Maintenant

Trouver des Emplois à Distance Similaires

Configurer une alerte email pour les nouveaux emplois

📊 Vérifiez votre score de CV pour ce poste

Améliorez vos chances d'obtenir un entretien en vérifiant votre score de CV avant de postuler.

Télécharger le CV

Weekday (YC W21)

Site WebLinkedInTous les Emplois

11 - 50 employés

Fondée en 2021

💼 Conseil

👥 RH Tech

☁️ SaaS

Consulting • HR Tech • SaaS

Weekday est une plateforme de recrutement moderne qui combine des technologies d'IA avec une vaste base de données de candidats potentiels, visant à simplifier le processus d'embauche pour les entreprises en Inde. Ils proposent divers services, y compris une approche proactive qui aide les employeurs à se connecter avec les meilleurs talents et offrent des outils pour faciliter la candidature des candidats à des postes. L'accent mis par Weekday sur l'engagement des candidats à travers plusieurs canaux, y compris les emails, WhatsApp et les appels téléphoniques, les distingue dans le paysage concurrentiel des agences de recrutement.

Description

• Design detailed, task-specific evaluation criteria for real-world data science deliverables, including: • - Data analyses • - Predictive and statistical models • - Dashboards and visualizations • - Experiment results • - Executive recommendations and business insights • Evaluate AI-generated and human-produced work using objective scoring frameworks. • Provide detailed written justifications for each evaluation, ensuring consistency and technical accuracy. • Apply sound analytical judgment to produce reproducible and defensible assessments. • Incorporate structured reviewer feedback and continuously refine evaluation methodologies. • Collaborate with cross-functional teams to improve AI training quality and evaluation standards.

🎯 Exigences

• 5+ years of professional experience in Data Science within an industry environment. • Strong background in business operations, product analytics, growth analytics, or similar data science functions at technology-driven organizations. • Deep expertise in: • - Experimental design and A/B testing • - Statistical analysis • - SQL and Python • - Metric development and performance measurement • - Translating analytical findings into business recommendations • Excellent written communication skills with the ability to clearly explain technical reasoning. • Exceptional attention to detail and the ability to evaluate work consistently against structured rubrics. • Comfortable receiving feedback and calibrating evaluation standards with peer reviewers. • Experience contributing to AI evaluation, model training, human feedback, or data annotation initiatives. (Preferred) • Familiarity with large language models (LLMs), AI-assisted analytics, or machine learning workflows. (Preferred) • Experience reviewing technical work or mentoring analytical teams is a plus. (Preferred)