
-
От 40 часов в неделю
-
Прикладное программное обеспечение
-
Студентах и выпускниках
-
Москва
-
Получение актуального опыта и специфики направления краудсорсинга
-
Оплачиваемая
Описание
Toloka - это краудсорсинговая платформа, которая объединяет миллионы людей, собирающих и обрабатывающих данные по всему миру, чтобы предоставлять клиентам по всему миру превосходные решения для обработки данных.
Краудсорсинг используется в таких областях, как машинное обучение, исследования, тестирование, техническая поддержка и модерация. Наши крауд-маркированные данные важны для ИТ-компаний, торговых площадок, банков, производственных и розничных организаций, а также для клиентов из других отраслей.
Нам нужен стажер Crowd Solution Architect, который будет работать с Toloka и помогать нашим клиентам. Вы создадите и автоматизируете конвейеры производства данных, чтобы ежедневно доставлять миллионы высококачественных этикеток.
Наш идеальный кандидат свободно говорит по-английски, обладает отличными организаторскими способностями и технически подкован. Вы изучите принципы краудсорсинга и станете высококлассным экспертом на этом быстрорастущем рынке.
3-4 месяца официальной оплачиваемой стажировки в Яндексе;
доступ к ресурсам и возможностям в Яндексе;
сильная команда, ориентированная на взаимную поддержку и рост.
Предполaгаемые обязанности
- готовить, тестировать и поддерживать процессы сбора и обработки данных;
- оценивать скорость и качество сбора данных;
- проводить эксперименты и исследования, а также анализировать результаты;
- общаться с заказчиками и исполнителями для решения их проблем;
- работать с клиентами и партнерами из разных уголков мира (США, Европа, Азия)
Требования к кандидату:
- может свободно общаться на устном и письменном английском языках;
- может вспомнить математическую статистику;
- может обрабатывать большие объемы данных;
- может писать сценарии на Python, Java или другом языке сценариев;
- могут получать удовольствие и проявлять инициативный подход к обучению.
- иметь опыт краудсорсинга;
- знакомы с концепциями машинного обучения;
- иметь практические знания HTML, CSS и JavaScript.