وصف الوظيفة
يدعم Toloka AI بيئات التعلم المعزز واسعة المجال بعد التدريب من خلال بناء بيئات ومهام وإطارات تقييم نظرية مُحدَّدة المجال من قبل ممارسين حقيقيين.
Mindrift، المدعوم من Toloka — شريك بيانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المؤسسي الرائد منذ 2014 — يربط خبراء المجال في أعلى المستويات بمبادرات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
بدعم من خبرة Toloka العميقة في توليد البيانات بشكل القابلية للتوسع، وتكنولوجيا الجمهور، وأنظمة ML التطبيقية، تمكِّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيف تتعلم نماذج التوليد من الجيل التالي وت Reason وتؤدي.
نحن نطلق مجال الاستشارات الإدارية الذي يركِّز على تحويل الت engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منضبطة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
للقيام بذلك بشكل موثوق، نجمع فريقاً من مستشارين استراتيجيين من الشركات الرائدة يمكنهم تحويل الخبرة العملية إلى أمثلة من النهاية إلى النهاية — من هيكلة المشكلة وتخطيط العمل إلى التحليل والتوليف والتوصيات الجاهزة للعميل.
ستنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات استراتيجية رائدة يكوّنون كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي التفكير على مستوى عالٍ في الأعمال.
المهم: هذا الدور مختص حصراً بالمستشارين الذين لديهم خبرة مباشرة في شركة استشارات استراتيجية من المستوى الأول.
إذا لم يكن لديك خبرة عملية في أحد الشركات المذكورة أدناه، يرجى عدم التقديم.
هذا الشرط يضمن أن يتم بناء المجال من قبل ممارسين مدربين على أعلى معايير حل المشكلات المهيكلة وتقديم الخدمة للعملاء.
الشركات المؤهلة: ماكينزي وشركاه، مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG)، باين & كو، أوليفر وايمان، رولاند بيرغر، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، كيرني، وStrategy& (PwC).
من نبحث عنه: مستشارون لديهم 3+ سنوات من الخبرة في أحد الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة عملية في: هيكلة مشكلات العملاء الغامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ • بناء نماذج مالية، تحليلات السوق، أو نتائج مُخلَّصة من مدخلات فوضوية • إنتاج مواد قابلة لتسليمها للعميل تحت ضغط الزمن • تشكيل والدفاع عن التوصيات في ظل عدم اليقين لا يلزم وجود خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتدريبك على الأدوات الخفيفة المعنية.
ما ستقوم به: بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصلة قائمة على ديناميكيات engagements الواقعية: سياق صناعي، مالية، قيود، مدخلات متضاربة، ومعلومات غير مكتملة.
تصميم مهام استشارية منظمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي — تقسيم المشاريع إلى مهام فرعية تعكس العمل الاستشاري الحقيقي: قياس السوق، العناية الواجبة التجارية، تحسين التكاليف، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، المقارنة بالمعايير، والمزيد.
تحديد معايير التقييم والمعايير الجودة — تطوير أطر التقدير، و rubrics التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، وتستخدم لتدريب ونطاق نظام تقييم يعتمد على LLM يقيم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
هذا عمل بعيد عن المكتب، قائم على المشروع، ومساهمة فردية يركز على التصميم والتحليل.
المهارات والمتطلبات: 3+ سنوات في McKinsey، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy& — مهارة حل المشكلات المنظمة وتفكير قائم على الفرضيات • القدرة على تحويل المشكلات الغامضة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات • اهتمام عالٍ باتساق المنطق وجودة الناتج • أسلوب عمل مستقل ذاتي التوجيه • إنجليزي مكتوب واضح (B2+) الت compensation: يمكن للمساهمين في هذا المشروع كسب حتى 60 دولاراً في الساعة كمكافئ، اعتماداً على مستواهم وسرعتهم في المساهمة.
التعويضات تتفاوت عبر المشاريع اعتماداً على النطاق والتعقيد والمهارات المطلوبة.
يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات ربح مختلفة بناءً على متطلباتها.
بالنسبة لهذا المشروع، يُقدَّر أن المهمات تتطلب حوالي 25-30 ساعة أسبوعياً خلال المراحل النشطة، استناداً إلى متطلبات المشروع.
هذا تقدير، ليس عبء عمل مضمون، ويطبق فقط أثناء نشاط المشروع.
يجب تقديم المهام قبل الموعد النهائي وتلبية 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.