وصف الوظيفة
يدعم Toloka AI بيئات التعلم المعزز المختصة بالمجال وعمليات ما بعد التدريب من خلال بنية المهام والتقييمات المصممة من قبل ممارسين فعليين.
Mindrift، المدعوم من Toloka — الشريك الرائد في البيانات الذكية للشركات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي منذ 2014 — يربط خبراء المجال البارزين بمبادرات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
بدعم من خبرة Toloka العميقة في توليد البيانات القابلة للتوسع، وتقنية الجمهور، وأنظمة ML التطبيقية، يمكِّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيفية تعلم نماذج الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي، والتفكير، والأداء.
نحن نطلق مجال الاستشارات الإدارية مركزًا على ترجمة engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
للقيام بذلك بمصداقية، نجمع فريقًا من مستشاري الاستراتيجية من شركات رائدة يمكنهم تحويل الخبرة العملية إلى أمثلة شاملة — من هيكلة المشكلة وخطة العمل إلى التحليل، والتركيب، وتوصيات جاهزة للعميل.
ستنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات الاستراتيجية الرائدة الذين يشكلون كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي للمنطق التجاري عالي المستوى.
المهم: هذا الدور حصري للمستشارين ذوي الخبرة المباشرة في إحدى شركات الاستشارات الاستراتيجية من الدرجة الأولى.
إذا لم تحصل على خبرة مشاريع عملية في إحدى الشركات المدرجة أدناه، يرجى عدم التقديم.
هذا المتطلب يضمن أن يتم بناء المجال من قبل ممارسين مدربين وفق أعلى معايير الحلول المشكلة المنظمة وتسليم العملاء.
الشركات المؤهلة: ماكينزي آند كومباني (McKinsey & Company)، بروك الأمريكية للاستشارات الإدارية (Boston Consulting Group - BCG)، باين آند كومباني (Bain & Company)، أوليفر وايمان (Oliver Wyman)، رولاند بيرغر (Roland Berger)، Monitor Deloitte (ديلويت S&C)، EY-Parthenon، كيرني، وStrategy& (PwC).
من نبحث عنهم: مستشارون لديهم 3+ سنوات من الخبرة في إحدى الشركات المدرجة أعلاه، مع خبرة عملية في: هيكلة مشاكل عميلة غامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ، بناء نماذج مالية، تحليلات السوق، أو استخلاص نتائج من مدخلات فوضوية، إنتاج مخرجات جاهزة للعميل تحت ضغط الوقت، تشكيل والدفاع عن التوصيات في ظل عدم اليقين، لا يتطلب خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتوجيهك للتعامل مع الأدوات الخفيفة.
ما ستفعله: بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع تفصيلية مستمدة من ديناميكيات engaging الفعلية: السياق الصناعي، والماليات، والقيود، والمدخلات المتضاربة، والمعلومات غير المكتملة.
تصميم مهام استشارية منظمة للوكلاء الذكاء الاصطناعي — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تحاكي العمل الاستشاري الفعلي: قياس السوق، التحقق التجاري، تحسين التكلفة، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، القياس المرجعي، وأكثر.
تعريف معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التقييم، ومقاييس التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، تُستخدم لتدريب وتعيير نظام تقييم قائم على LLM يقيم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
هذا دور بعيد عن المكتب، قائم على المشروع، ومُنفذ فردي يركز على التصميم التحليلي والتقييم.
المهارات والمتطلبات: 3+ سنوات في ماكينزي، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&، خبرة عملية قوية في حل المشكلات المنظم وتفكير قائم على الفرضيات، القدرة على تحويل المشكلات غير الواضحة إلى خطوات تحليلية قابلة للتنفيذ وتسليمات واضحة، ارتفاع في الانتباه إلى الاتساق المنطقي وجودة المخرجات، أسلوب عمل مستقل ذاتي التوجيه، لغة إنجليزية مكتوبة واضحة (B2+).
التعويض: في هذا المشروع، يمكن للمساهمين كسب حتى 60 دولارًا في الساعة كمعادل، اعتمادًا على مستوى مشاركتهم وسرعتهم.
يختلف التعويض عبر المشاريع وفقًا للنطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة.
يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.
بالنسبة لهذا المشروع، من المقدر أن تكون المهام حوالي 25-30 ساعة في الأسبوع أثناء المراحل النشطة، وفقًا لمتطلبات المشروع.
هذا تقدير، ليس عبئ 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.