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.
الوصف
يدعم Toloka AI نماذج الحدود ما بعد التدريب من خلال بناء بيئات تعلم معزز مخصصة للمجالات، ومهام، وأطر تقييم مصممة من قبل ممارسين فعليين.
Mindrift، المدعوم من Toloka — شريك بيانات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للمؤسسات الرائدة منذ 2014 — يربط خبراء المجال الرائدين بمبادرات الذكاء الاصطناعي المتطورة. وبفضل عمق خبرة Toloka في توليد البيانات القابل للتطوير، وتكنولوجيا التجمع البشري، ونُظم ML التطبيقية، يمكّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيفية تعلم نماذج الجيل القادم المولدة، والتفكير، والأداء.
نحن نطلق مجال الاستشارات الإدارية مع التركيز على تحويل عمليات الاستشارات الواقعية إلى بيئات تعلم منظّمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. للقيام بذلك بم صدقية، نقوم بجمع فريق من استشاريي الاستراتيجية من كبرى الشركات يمكنهم تحويل خبرة المشروع الحقيقية إلى أمثلة شاملة من البداية إلى النهاية — من هيكلة المشكلة وتخطيط العمل إلى التحليل، والتركيب، وتوصيات جاهزة للعملاء.
سوف تنضم إلى فريق متنام من المستشارين من الشركات الرائدة في الاستراتيجية الذين يشكلون كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي التفكير على مستوى عالٍ في الأعمال.
مهم: هذه الوظيفة حصرية للمستشارين ذوي الخبرة المباشرة في إحدى شركات الاستشارات الاستراتيجية من الدرجة الأولى. إذا لم تكن لديك خبرة عملية في أحد الشركات المدرجة أدناه، يرجى عدم التقديم. هذا الشرط يضمن أن المجال مبني من قبل ممارسين مدربين على أعلى معايير الحلول المشكلة والتسليم للعملاء.
الشركات المؤهلة: ماكينزي وشركاه، بلاك ستة (BCG)، بين آند كو (Bain)، أوليفر وايمان، رولند برجر، مونيتور ديلويت (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، كارني، وStrategy& (PwC).
من نبحث عنهم
مستشارون لديهم 3+ سنوات خبرة في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة عملية في:
- هيكلة مشاكل العملاء الغامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ
- بناء نماذج مالية، تحليلات سوق، أو استنتاجات مُركبة من مدخلات فوضوية
- إنتاج مخرجات جاهزة للعملاء تحت ضغط الوقت
- صياغة وتدعيم التوصيات في ظل عدم اليقين
لا يشترط وجود خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتأهيلك على الأدوات الخفيفة المستخدمة.
ما ستفعله
- إنشاء بيئات مشاريع استشارية واقعية — وضع سيناريوهات مشروع مفصلة مستمدة من ديناميكيات الالتزام الفعلي: سياق الصناعة، الجوانب المالية، القيود، المدخلات المتضاربة، والمعلومات غير المكتملة.
- تصميم مهام استشارية مهيكلة لعوامل الذكاء الاصطناعي — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تعكس العمل الاستشاري الواقعي: تقدير السوق، الاجتياز التجاري، تحسين التكلفة، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، المعايرة، وأكثر.
- تعريف معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التقييم، مقاييس التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، تُستخدم لتدريب ومزامنة نظام تقييم قائم على LLM يقيم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
هذه وظيفة عن بُعد، قائمة على المشروع، ومساهمة فردية مركّزة على التصميم التحليلي والتقييم.
المهارات والمتطلبات
- 3+ سنوات في ماكينزي، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&
- قدرات قوية في حل المشكلات الهيكلية والتفكير القائم على الافتراضات
- القدرة على تحويل المشكلات غير الواضحة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات قابلة للتسليم
- اهتمام عالي بالاتساق المنطقي وجودة الناتج
- أسلوب عمل مستقل ذاتي التوجيه
- إنجليزية مكتوبة واضحة (B2+)
التعويض
في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يكسبوا حتى 60 دولارًا تقريبًا في الساعة، بحسب مستواهم وسرعتهم في المساهمة.
يتباين التعويض بين المشاريع بناءً على النطاق، التعقيد، والخبرة المطلوبة. يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات ربح مختلفة وفقًا لمتطلباتهم.