Чем предстоит заниматься:
- Проверять и поддерживать качество разметки данных (QA);
- Разбираться со сложными случаями сопоставления данных;
- Анализировать и исправлять ошибки в автосопоставлениях (false positives / false negatives);
- Проверять, как работает ML-модель на реальных данных;
- Принимать решения по спорным случаям и помогать разметчикам регулировать непростые ситуации;
- Описывать ситуации, в которых мэтчинг невозможен или нужна доработка логики сопоставления;
- Уточнять правила разметки и помогать улучшать инструкции;
- Собирать и анализировать повторяющиеся проблемы в данных и процессах сопоставления;
- Поддерживать и обновлять эталонные таблицы соответствий;
- Консультировать и помогать разметчикам — отвечать на вопросы, делиться советами;
- Общаться с продуктовой и ML-командами, чтобы вместе поддерживать высокое качество данных.
От тебя мы ждем:
- Опыт работы с разметкой данных, контролем качества или валидацией данных;
- Понимание, как сопоставлять данные, находить дубли или определять, когда записи относятся к одному объекту.
- Продвинутые навыки работы с Excel или Google Sheets;
- Отличные аналитические способности;
- Умение принимать взвешенные решения даже в ситуациях, когда информация не полная или есть противоречия;
- Опыт проведения QA и оценки качества данных;
- Умение чётко и понятно формулировать свои выводы;
- Отличные навыки поиска и верификации информации из различных источников.