وصف الوظيفة
يدعم Toloka AI نماذج الجبهة بعد التدريب من خلال بناء بيئات تعلم معزز متخصصة في المجال، ومهام، وأطر تقييم مصممة من قبل ممارسين حقيقيين.
Mindrift، powered by Toloka — شريك بيانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المؤسسي الرائد منذ عام 2014 — يربط خبراء المجال المتميزين بمبادرات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
مدعومًا بخبرة Toloka العميقة في توليد البيانات بشكل قابل للتوسع، وتقنية الجماهير، وأنظمة ML التطبيقية، يتيح Mindrift للخبراء تشكيل كيفية تعلم نماذج الجيل القادم من النماذج التوليدية، والتفكير، والأداء.
نحن نطلق مجال الاستشارات الإدارية مركزًا على ترجمة engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة AI المتقدمة.
للقيام بذلك بشكل موثوق، نجمع فريقًا من مستشاري الاستراتيجية من شركات رائدة يمكنهم تحويل تجربة المشاريع الأصيلة إلى أمثلة شاملة من البداية إلى النهاية — من هيكلة المشكلة وتخطيط العمل إلى التحليل والتركيب والتوصيات التي تستند إلى العميل.
ستنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات الاستStrategy الرائدة التي تشكّل كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي التفكير التجاري على مستوى عالٍ.
المهم: هذا الدور حصري للمستشارين الذين لديهم خبرة مباشرة في شركة استشارات استراتيجية من المستوى الأول.
إذا لم يكن لديك خبرة مشروع عملية في إحدى الشركات المدرجة أدناه، يرجى عدم التقديم.
يضمن هذا الشرط أن يتم بناء المجال من قبل ممارسين مدربين على أعلى معايير حل المشكلات بشكل منظم وتقديم الخدمة للعملاء.
الشركات المؤهلة: ماكينزي وشركاه، Boston Consulting Group (BCG)، Bain & Company، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، Kearney، وStrategy& (PwC).
من نبحث عنه: مستشارون يمتلكون 3+ سنوات من الخبرة في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة مشروع عملية في: هيكلة مشاكل العملاء الضبابية إلى خطط تحليلية قابلة للتطبيق، بناء نماذج مالية، تحليلات السوق، أو استخلاص النتائج من مدخلات غير مرتبة، إنتاج تسليمات جاهزة للعميل تحت ضغط الوقت، تشكيل وتفنيد التوصيات تحت عدم اليقين، لا يلزم وجود خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتعيينك على أدوات خفيفة الوزن المعنية.
ما ستفعلُه: بناء بيئات مشروع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصلة مبنية على ديناميكيات Engagements الواقعية: سياق الصناعة، الجوانب المالية، القيود، المدخلات المتضاربة، والمعلومات غير المكتملة.
تصميم مهام استشارية مهيكلة لعملاء AI — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تعكس العمل الاستشاري الحقيقي: قياس السوق، التدقيق التجاري، تحسين التكاليف، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، المقارنة المرجعية، والمزيد.
تحديد معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التصنيف، مقاييس التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، تستخدم لتدريب وتعديل نظام تقييم قائم على LLM يقيم مخرجات AI على نطاق واسع.
هذا دور مستقل عبر الإنترنت قائم على المشروع ويركز على التصميم والتحليل والتقييم.
المهارات والمتطلبات: 3+ سنوات في McKinsey، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&؛، مهارات حل مشكلات مُهيكلة بقوة وتفكير قائم على الفرضيات، القدرة على تحويل المشكلات غير الواضحة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات قابلة للتحقق، ارتفاع الانتباه إلى الاتساق المنطقي وجودة الإخراج، أسلوب عمل مستقل ذاتي التوجيه، الإنجليزية المكتوبة بوضوح (B2+). التعويض: في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يكسبوا حتى 60 دولار في الساعة مكافئًا، اعتمادًا على مستوى مساهمتهم وسرعتهم في المشاركة.
التعويض يختلف بين المشاريع اعتمادًا على النطاق، التعقيد، والخبرة المطلوبة.
يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة وفقًا لمتطلباتها.
بالنسبة لهذا المشروع، من المتوقع أن تستغرق المهام حوالي 25-30 ساعة في الأسبوع خلال المراحل النشطة، بناءً على متطلبات المشروع.
هذه تقديرات وليست عبء عمل مضمون، وتطبق فقط أثناء نشاط المشروع.
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.