データサイエンスと数学の専門家

あなたにできる仕事

• 統計的推論、計算、データの解釈を評価します。
• よくある分析エラーや隠れた仮定を明らかにするタスクを設計します。
• 分析コードをレビューし、結論が証拠に基づいているかどうかを説明します。

持ち物

• データ サイエンス、数学、または定量的分野における専門的または研究の経験。
• 方法、不確実性、制限を明確に伝える能力。

専門家によるレビューの例

合成データセットの分析を確認します。欠損値とサンプリングの選択が結果にどのような影響を与えるかを確認し、主要な計算を再現し、データがどの結論をサポートし、どの結論がさらなる証拠を必要とするかを説明します。

これは説明のためのタスクであり、公開課題や必須のアプリケーション演習ではありません。実際の作業は、プロジェクトの範囲と専門分野によって異なります。

背景に何を含めるか

自分の分野での作業をどのようにチェックするかを示す例を 1 つまたは 2 つ選択してください。質問、使用した証拠、決定の背後にある理由を説明してください。どの部分を自分で処理し、どこで他の人の意見が必要だったかを教えてください。

研究、専門的実践、教育、または独立した仕事について説明できます。共有する許可を得ている、公開されているサンプルまたは匿名化されたサンプルを使用します。顧客の記録、個人的なデータセット、または雇用主の機密資料をアップロードしないでください。メソッドの明確な説明は、ツールのリストだけよりも役立ちます。

申請の審査方法

履歴書を共有し、このトラックに関連する経験について説明してください。私たちのチームがあなたの経歴を役割要件に照らして検討し、結果をメールでお知らせします。プロジェクトに適合する可能性がある場合は、あなたの経験について話し合ったり、関連する評価に招待したりすることがあります。

プロジェクトの範囲、時期、場所の要件、報酬は作業を開始する前に確認されます。当社について読むことができます AI評価サービス 専門家の判断が再現可能な品質チェックをどのようにサポートするかを理解する。私たちの アプリケーションデータ通知 では、お客様が送信した情報を当社がどのように取り扱うかについて説明します。