وصف الوظيفة
تدعم Toloka AI النماذج المتقدمة بعد التدريب من خلال بناء بيئات تعلم معزز نطاقية، ومهام، وأطر تقييم صممتها ممارسون حقيقيون.
Mindrift، المدعوم من Toloka — شريك بيانات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للمؤسسات الرائدة منذ 2014 — يربط خبراء المجال الرائدين بمبادرات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
مدعوم بخبرة Toloka العميقة في توليد البيانات بشكل قابل للتوسع، وتكنولوجيا التجمعات، وأنظمة التعلم الآلي التطبيقية، يمكّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيف تتعلم نماذج الأجيال القادمة التوليدية وتفكر وتؤدي.
نحن نطلق مجال استشارات إدارة يركّز على ترجمة engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
للقيام بذلك بشكل موثوق، نجمع فريقًا من مستشاري الاستراتيجية من شركات رائدة يمكنهم تحويل خبرة المشروع الأصيلة إلى أمثلة شاملة — من هيكلة المشكلة وخطط العمل إلى التحليل والتركيب وتوصيات جاهزة للعميل.
ستنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات الاستراتيجية الرائدة الذين يشكلون طريقة تعلم الذكاء الاصطناعي لاستنتاج التفكير التجاري عالي المستوى.
مهم: هذا الدور مخصص حصريًا للمستشارين الذين لديهم خبرة مباشرة في شركة استشارية استراتيجية من الدرجة الأولى.
إذا لم يكن لديك خبرة عملية في أحد الشركات المدرجة أدناه، يرجى عدم التقديم.
يضمن هذا الشرط أن يتم بناء المجال على يد ممارسين مدربين على أعلى معايير حل المشكلات المنظم وتسليم العملاء.
الشركات المؤهلة: ماكينزي وشركاه، بوسطن كونسلتينغ جروب (BCG)، بين آند كو (Bain & Company)، أوليفر وايمان، رولاند بيرغر، مونيتور ديلويت (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، كارني، وStrategy& (PwC).
من الباحثون عن مستشارين ذوي خبرة 3+ سنوات في إحدى الشركات المدرجة أعلاه، مع خبرة مشروع عملية في: هيكلة مشكلات عملاء غامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ بناء نماذج مالية، تحليلات سوق، أو استنتاجات مُجمَّعة من مدخلات فوضوية إنتاج مخرجات جاهزة للعميل تحت ضغط الزمن تشكيل وتبرير التوصيات في ظل عدم اليقين لا يلزم وجود خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتدريبك على الأدوات الخفيفة المشاركة.
ما ستفعله: بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصلة مستندة إلى ديناميكيات Engagements الواقعية: سياق الصناعة، والمالية، والقيود، والمدخلات المتضاربة، والمعلومات غير المكتملة.
تصميم مهام استشارية مُهيكلة لوكلاء الذكاء الاصطناعي — تقسيم المشاريع إلى مهام فرعية تعكس العمل الاستشاري الحقيقي: تقدير السوق، العناية المالية التجارية، تحسين التكاليف، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، القياس المرجعي، والمزيد.
تحديد معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التقدير، والسلالم التقييمية، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، تُستخدم لتدريب وتعديل نظام تقييم قائم على LLM يقيم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
هذا دور بعيد، قائم على المشاريع، ومساهم فردي يركز على التصميم التحليلي والتقييم.
المهارات والمتطلبات: 3+ سنوات في ماكينزي، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&. مهارة في حل المشكلات بشكل منظم وتفكير مبني على الفرضيات القدرة على تحويل المشاكل الغامضة إلى خطوات تحليلية قابلة للتنفيذ وتسليمات عالية الجودة دقة عالية في الاتساق المنطقي وجودة المخرجات أسلوب عمل مستقل وذاتي التوجيه الإنجليزية المكتوبة بوضوح (B2+) التعويض: في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يكسبوا حتى 60 دولاراً في الساعة وفقاً لمستواهم وسرعتهم في المساهمة.
يتفاوت التعويض عبر المشاريع حسب النطاق، التعقيد، والخبرة المطلوبة.
يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.
بالنسبة لهذا المشروع، من المتوقع أن تتطلب المهام حوالي 25-30 ساعة في الأسبوع خلال المراحل النشطة، وفقًا لمتطلبات المشروع.
هذه تقديرات وليست عبء عمل مضمون، وتطبيقها فقط بينما المشروع نشط.
يجب تقديم المهام قبل الموعد النهائي وتلبي معايير القبول المذكورة ليتم قبولها.
Job description
Toloka AI supports frontier model post-training by building domain-specific reinforcement learning environments, tasks, and evaluation frameworks designed by real practitioners.
Mindrift, powered by Toloka — a leading enterprise AI and machine learning data partner since 2014 — connects top domain experts with cutting-edge AI initiatives.
Backed by Toloka’s deep expertise in scalable data generation, crowd technology, and applied ML systems, Mindrift enables experts to shape how next-generation generative models learn, reason, and perform.
We are launching a Management Consulting domain focused on translating real-world consulting engagements into structured learning environments for advanced AI systems.
To do this credibly, we are assembling a team of strategy consultants from top-tier firms who can convert authentic project experience into end-to-end examples — from problem structuring and work planning to analysis, synthesis, and client-ready recommendations.
You will join a growing team of consultants from leading strategy firms shaping how AI learns high-level business reasoning.
Important: This role is exclusively for consultants with direct experience at a top-tier strategy consulting firm.
If you do not have hands-on project experience at one of the firms listed below, please do not apply.
This requirement ensures the domain is built by practitioners trained to the highest standards of structured problem-solving and client delivery.
Eligible firms: McKinsey & Company, Boston Consulting Group (BCG), Bain & Company, Oliver Wyman, Roland Berger, Monitor Deloitte (Deloitte S&C), EY-Parthenon, Kearney, and Strategy& (PwC).
Who We’re Looking For Consultants with 3+ years of experience at one of the firms listed above, with hands-on project experience in: Structuring ambiguous client problems into workable analytical plans Building financial models, market analyses, or synthesized findings from messy inputs Producing client-ready deliverables under time pressure Forming and defending recommendations under uncertainty No deep technical background is required — we will onboard you on the lightweight tools involved.
What You’ll Do Build realistic consulting project environments — create detailed project scenarios grounded in real engagement dynamics: industry context, financials, constraints, conflicting inputs, and incomplete information.
Design structured consulting tasks for AI agents — break projects into discrete tasks that mirror real consulting work: market sizing, commercial due diligence, cost optimization, growth strategy, operational diagnosis, benchmarking, and more.
Define evaluation criteria and quality standards — develop grading frameworks, evaluation rubrics, and golden-answer solutions for each task, used to train and calibrate an LLM-based grading system that evaluates AI outputs at scale.
This is a remote, project-based, individual-contributor role focused on analytical design and evaluation.
Skills & Requirements 3+ years at McKinsey, BCG, Bain, Oliver Wyman, Roland Berger, Monitor Deloitte, EY-Parthenon, Kearney, or Strategy& Strong structured problem-solving and hypothesis-driven thinking Ability to translate vague problems into clear analytical steps and deliverables High attention to logical consistency and output quality Independent, self-directed working style Clear written English (B2+) Compensation On this project, contributors can earn up to $60 per hour equivalent , depending on their level and pace of contribution.
Compensation varies across projects depending on scope, complexity, and required expertise.
Please note that other projects on the platform may offer different earning levels based on their requirements.
For this project, tasks are estimated to require around 25-30 hours per week during active phases, based on project requirements.
This is an estimate, not a guaranteed workload, and applies only while the project is active.
Tasks must be submitted by the deadline and meet the listed acceptance criteria to be accepted.