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.
تولُوكا AI تدعم نماذج الحدودي بعد التدريب
من خلال بناء بيئات تعلم معزز محددة المجال، ومهام، وأطر تقييم مصممة من قبل ممارسين حقيقيين.
Mindrift، المدعوم من Toloka — شريك بيانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المؤسسي الرائد منذ 2014 — يربط خبراء المجال في القمة مع مبادرات الذكاء الاصطناعي المبتكرة. مدعوم بخبرة Toloka العميقة في توليد البيانات بشكل قابل للتوسع، وتكنولوجيا الحشود، ونُظم ML التطبيقية، يتيح Mindrift للخبراء تشكيل كيفية تعلم النماذج التوليدية من الجيل التالي والتفكير والتنفيذ.
نحن نطلق مجال استشارات الإدارة متمحوراً حول تحويل engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. للقيام بذلك بشكل موثوق، نقوم بتجميع فريق من استشاريي استراتيجية من شركات رائدة يمكنهم تحويل خبرة المشروع الحقيقية إلى أمثلة شاملة — من هيكلة المشكلة وتخطيط العمل إلى التحليل والتوليف وتوصيات جاهزة أمام العميل.
ستنضمون إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات استشارية رائدة يعيدون تشكيل كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي التفكير في المنطق التجاري على مستوى عالٍ.
مهم: هذا الدور حصري للمستشارين الذين لديهم خبرة مباشرة في شركة استشارية من الدرجة الأولى. إذا لم تكن لديك خبرة مشروع عملية في إحدى الشركات المذكورة أدناه، فالرجاء عدم التقديم. هذا الشرط يضمن أن يُبنى المجال من قبل ممارسين مدربين وفق أعلى معايير حل المشكلات بشكل منظم وتقديم الخدمات للعملاء.
الشركات المؤهلة: McKinsey & Company، Boston Consulting Group (BCG)، Bain & Company، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، Kearney، وStrategy& (PwC).
من نبحث عنهم
مستشارون لديهم 3+ سنوات من الخبرة في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة عملية في:
- هيكلة مشاكل العملاء الغامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ
- بناء نماذج مالية، تحليلات سوق، أو نتائج مُجمّعة من مدخلات فوضوية
- إنتاج تسليمات جاهزة للعميل تحت ضغط الوقت
- تشكيل والدفاع عن التوصيات في ظل عدم اليقين
لا حاجة إلى خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتدريبك على الأدوات الخفيفة المعنية.
ما ستقوم به
- إنشاء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصلة قائمة على ديناميكيات المشاركة الحقيقية: سياق الصناعة، الأرقام المالية، القيود، المدخلات المتضاربة، والمعلومات الناقصة.
- تصميم مهام استشارية منظمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تحاكي العمل الاستشاري الحقيقي: تقدير السوق، التدقيق التجاري، تحسين التكلفة، استراتيجية النمو، تشخيص العمليات، المقارنة المرجعية، وأكثر.
- تحديد معايير التقييم ومعايير الجودة — وضع أطر تصنيف، مقاييس التقييم، وحلول الأمثلة الذهبية لكل مهمة، تُستخدم لتدريب نظام تقييم قائم على LLM يقيم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
هذا دور عن بُعد قائم على المشروع ومساهم فردي يركز على التصميم التحليلي والتقييم.
المهارات والمتطلبات
- 3+ سنوات في McKinsey، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&
- حل المشكلات الممنهجة وتفكير قائم على الفرضيات قوي
- القدرة على تحويل مشاكل غامضة إلى خطوات تحليلية واضحة وت deliverables
- انتباه عالٍ إلى الاتساق المنطقي وجودة المخرجات
- أسلوب عمل مستقل وقائم على التوجيه الذاتي
- اللغة الإنجليزية المكتوبة واضحة (B2+)
التعويض
في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يحصلوا حتى 60 دولاراً في الساعة المكافئة، حسب مستوى مشاركتهم وتيرتها.
يختلف التعويض عبر المشاريع حسب النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة. يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.