← Tüm ilanlar

MI

Data Science & Analytic Methodology SME

✓ Türkiye'ye açıkVeriYayın: 23 Ekim 2026
Özet (otomatik)
micro1, bir müşterinin LLM ve gelişmiş analitik hatlar üzerine projesi için Veri Bilimi ve Analitik Metodoloji uzmanı arıyor. Sözleşmeli (contractor) uzaktan bir rol; model yanıtlarını değerlendirme, analitik senaryolar yazma ve geri bildirim sağlama işlerini içeriyor.
Bu ilana nasıl başvurulur?AI destekli öneri · orijinal ilan esastır
CV anahtar kelimeleri (ilandan)
LLMMentoringTechnical LeadershipDocumentationWorkflowsMetrics
İlan metni kısa; yalnızca ilanda geçen terimler listelendi.
Şirketin öncelikleri
  • AI/LLM ve veri odaklı çalışmaPreferred Qualifications Demonstrated experience integrating LLMs—such as government GPT variants—into complex data or analytic pipelines.
  • Yazılı iletişim ve ekipler arası iş birliğiExpertise in authoring clear, concise technical documentation and conveying complex concepts through strong written English.
  • Otomasyon, CI/CD ve gözlemlenebilirlikProven capability in conducting analysis at scale, with an understanding of automation failure modes and relevant evaluation metrics.
Muhtemel mülakat konuları
  • Veri vakası: SQL ile sorgu/pipeline ödevi ve veri kalitesi soruları
  • Davranışsal: “AI/LLM ve veri odaklı çalışma” konusunda STAR formatında 1–2 örnek
🇹🇷 Türkiye notu
  • İlanda “Contractor” geçiyor: Türkiye'den genellikle şahıs şirketiyle fatura kesilir; şartlar sağlanırsa yazılım hizmet ihracatında %100 kazanç indirimi (GVK 89/1-13) uygulanabilir. Hizmet ihracatı rehberi →
Konumlandırma: CV'nin ilk satırında LLM, Mentoring, Technical Leadership deneyimini öne çıkar, bunu AI/LLM ve veri projelerinle destekle; başlığa “Based in Türkiye (UTC+3) · open to contractor/EOR” ekle.

Bu öneriler ilan metninden kural tabanlı olarak çıkarıldı; tırnak içindekiler ilandan alıntıdır. Şirket hakkında ilanda yazmayan bilgi eklenmez. Başvurmadan önce orijinal ilanı oku.

İlan metni (orijinal, İngilizce)

Role Title: Data Science & Analytic Methodology SME Role Type: Contractor Location: Remote micro1 is engaging Data Science & Analytic Methodology SMEs to contribute expertise to a customer's high-impact project focused on advanced analytic pipelines and large language models (LLMs). In this role, you'll apply your expertise to help train next-generation AI systems. Your work will shape how models learn, reason, and perform through high-quality, real-world input. No prior experience in AI is required — your domain knowledge is what matters. Scope of Work Map scaled-analysis and pipeline-integration scenarios to an established taxonomy across key evaluation areas. Author detailed analytic cases that reflect authentic deployment patterns, including automated triage, enrichment, and analysis-at-scale, as well as representative failure modes in real-world settings. Evaluate and grade responses based on criteria such as source handling, reasoning, understanding of limitations, and practical utility. Identify and flag instances of model over-refusal that could hinder legitimate analytic workflows or disrupt pipeline continuity. Document challenging edge cases, emerging methodology concerns, and provide actionable recommendations for continuous improvement. Contribute clear, insightful written and verbal feedback that supports iterative, high-quality project outcomes. Preferred Qualifications Demonstrated experience integrating LLMs—such as government GPT variants—into complex data or analytic pipelines. Proven capability in conducting analysis at scale, with an understanding of automation failure modes and relevant evaluation metrics. Track record of teaching, mentoring, or technical leadership in data science or related analytic disciplines. Expertise in authoring clear, concise technical documentation and conveying complex concepts through strong written English. Exposure to the design of evaluation frameworks or benchmark systems. Familiarity with defense, intelligence, or government analytic domains is highly valued. Ability to operate effectively in distributed, international project environments with minimal clearance constraints. Originally posted on Himalayas

Özet, ilan metnindeki bilgilerden yapay zekâ yardımıyla Türkçe hazırlanmıştır; bağlayıcı olan orijinal ilandır.