وصف الوظيفة
يدعم Toloka AI نموذج السلاسل المتقدمة لما بعد التدريب من خلال بناء بيئات تعلم معزَّز دامج للمجال، ومهام، وإطارات تقييم مصممة من قبل ممارسين حقيقيين.
يقِد Mindrift، المدعوم من Toloka — شريك بيانات الذكاء الاصطناعي وتنمية التعلم الآلي المؤسسي الرائد منذ 2014 — كبار خبراء المجال مع مبادرات AI المتقدمة.
مدعوم بخبرة Toloka العميقة في توليد البيانات القابلة للتوسع، وتكنولوجيا الجمهور، ونُظم التعلم الآلي التطبيقي، يمكّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيفية تعلم نماذج التوليد من الجيل التالي، والتفكير، والأداء.
نحن نطلق مجال الاستشارات الإدارية مركزًا على ترجمة engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة AI المتقدمة.
للقيام بذلك بشكل موثوق، نحن نجمع فريقًا من مستشارين استراتيجيين من شركات رائدة يمكنهم تحويل خبرة المشروع الأصيلة إلى أمثلة شاملة من النهاية إلى النهاية — من هيكلة المشكلة وتخطيط العمل إلى التحليل، والتركيب، والتوصيات الجاهزة للعميل.
ستنضم إلى فريق متنامي من المستشارين من شركات الاستراتيجية الرائدة الذين يشكلون كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي التفكير التجاري عالي المستوى.
هام: هذا الدور مخصص حصريًا للمستشارين ذوي الخبرة المباشرة في شركة استشارية استراتيجية من المستويات العليا.
إذا لم تكن لديك خبرة مشروع عملية في واحدة من الشركات المدرجة أدناه، الرجاء عدم التقديم.
يضمن هذا الشرط أن المجال مبني من قبل ممارسين مدربين على أعلى معايير الحلول المشكلة المهيكلة وتقديم العميل.
الشركات المؤهلة: ماكنزي آند كومباني، بوسطن كونسلتنغ جروب (BCG)، باين آند كومباني، أوليفر وايمان، رولاند برجر، مونيتور ديلويت (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، كيرني، وStrategy& (PwC).
من نحن نبحث عن مستشارين لديهم خبرة 3+ سنوات في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة مشروع عملية في: هيكلة مشاكل عملاء غامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ، بناء نماذج مالية، تحليلات سوقية، أو استنتاجات مركبة من مدخلات مشوشة، إنتاج مواد جاهزة للعميل تحت ضغط الزمن، تشكيل والدفاع عن التوصيات بوجه عدم اليقين، لا يتطلب خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتعريفك على الأدوات الخفيفة المستخدمة.
ما ستقوم به: بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصلة مستندة إلى ديناميكياتEngagement الحقيقية: سياق الصناعة، والمالية، والقيود، والمدخلات المتضاربة، والمعلومات غير المكتملة.
تصميم مهام استشارية منظّمة للوكلاء AI — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تعكس العمل الاستشاري الحقيقي: تقدير السوق، العناية الواجبة التجارية، تحسين التكاليف، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، القياس بالمقارنة، والمزيد.
تحديد معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر الدرجات، ومقاييس التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، تُستخدم لتدريب ونمذجة نظام تقييم قائم على LLM يقيم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
هذا دور بعيد عن المكتب يعتمد على مشروع وفرد يساهم في التصميم التحليلي والتقييم.
المهارات والمتطلبات: 3+ سنوات في McKinsey، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&؛ مهارة قوية في الحلول المسألة القائمة على هيكلية التفكير، والقدرة على تحويل مشاكل غامضة إلى خطوات تحليلية قابلة للتنفيذ وتقديمات قابلة للعميل، اهتمام عالي بتناسق المنطق وجودة المخرجات، أسلوب عمل مستقل وموجه ذاتيًا، لغة إنجليزية مكتوبة واضحة (B2+). التعويض: في هذا المشروع، يمكن للمساهمين كسب ما يصل إلى 60 دولارًا للساعة مكافئ، اعتمادًا على مستواهم وتقدمهم/ سرعتهم في الإسهام.
التعويض يختلف عبر المشاريع اعتمادًا على النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة.
يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة استنادًا إلى متطلباتها.
لهذا المشروع، تُقدّر المهام بواقع حوالي 25-30 ساعة في الأسبوع خلال فترات النشط، وفق متطلبات المشروع.
هذا تقدير، وليس حصة عمل مضمونة، ويطبق فقط أثناء تفعيل المشروع.
يجب تقديم المهام بحلول الموعد النهائي وتلبية معايير القبول المدرجة 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.