Менеджер по качеству данных организует подготовку ML-датасетов для задач Computer Vision, NLP и AI. В фокусе — сбор и разметка данных, контроль качества и улучшение процессов: нужно превращать неопределённые требования в понятные правила, критерии приёмки и метрики, а также учитывать баланс качества, скорости и стоимости.

Что предстоит делать

• Выстраивать процессы сбора и разметки данных для датасетов.
• Проверять качество разметки и организовывать контроль работы асессоров.
• Переводить неструктурированные задачи в инструкции, правила и критерии приёмки.
• Сопоставлять качество результата со скоростью и стоимостью разметки.
• Использовать Python для анализа данных, подготовки выборок и автоматизации операций.
• Составлять и тестировать LLM-промпты, оценивать результаты и ограничения их применения.
• Координировать несколько задач и взаимодействовать с асессорами и заказчиками.

Что потребуется

• Опыт в области качества данных от двух лет.
• Практика в краудсорсинговых проектах, разметке данных или контроле её качества.
• Умение формализовать неопределённую задачу и определить критерии приёмки и метрики.
• Навыки работы с Python для анализа, подготовки выборок и автоматизации.
• Опыт составления и тестирования LLM-промптов, оценки их результатов и ограничений.
• Умение вести несколько задач и общаться с асессорами и заказчиками. Опыт с CV- или NLP-датасетами и метриками качества разметки будет преимуществом.

Что важно знать

В объявлении указаны удалённая работа по России и гибридный вариант в Москве, Санкт-Петербурге или Новосибирске. Зарплата не раскрыта. Работа сочетает управление процессами разметки с практическим анализом данных и автоматизацией подготовки датасетов.