AI Data Analyst

Название: AI Data Analyst Местоположение: Бангалор, Индия

О Glean: Glean — это платформа Work AI, которая помогает всем работать умнее с помощью ИИ. То, что начиналось как самый продвинутый в отрасли корпоративный поиск, превратилось в полномасштабную экосистему Work AI, обеспечивающую интеллектуальный поиск, AI-ассистент и масштабируемых AI-агентов на одной безопасной, открытой платформе. Имея более 100 корпоративных коннекторов SaaS, гибкий выбор LLM и надежные API, Glean предоставляет организациям инфраструктуру для управления, масштабирования и настройки ИИ во всем их бизнесе — без привязки к поставщику или дорогостоящих циклов внедрения.

По сути, Glean переопределяет, как предприятия находят, используют и действуют на основе знаний. Его Enterprise Graph и Personal Knowledge Graph отображают взаимосвязи между людьми, контентом и действиями, предоставляя глубоко персонализированные, контекстно-зависимые ответы для каждого сотрудника. Эта основа обеспечивает возможности агентов Glean — AI-агентов, которые автоматизируют реальную работу в командах, получая доступ к самому широкому спектру данных в отрасли: корпоративным и мировым, структурированным и неструктурированным, историческим и в реальном времени. Результат: измеримое влияние на бизнес благодаря более быстрому онбордингу, часам сэкономленной продуктивности каждую неделю и более умным, безопасным решениям на каждом уровне.

Признанная Fast Company одной из самых инновационных компаний мира (Топ-10, 2025), CNBC’s Disruptor 50, Bloomberg’s AI Startups to Watch (2026), Forbes AI 50 и Gartner’s Tech Innovators in Agentic AI, Glean продолжает ускорять свое глобальное влияние. С клиентами в более чем 50 отраслях и более 1000 сотрудников в более чем 25 странах мы помогаем крупнейшим организациям мира сделать каждого сотрудника владеющим ИИ и превращаем сверхинтеллектуальное предприятие из концепции в реальность.

Если вы хотите изменить способ работы во всем мире, вы будете помогать создавать системы, используемые ежедневно в Microsoft Teams, Zoom, ServiceNow, Zendesk, GitHub и многих других. Вы будете глубоко интегрированы туда, где люди выполняют свою работу. Вы будете внедрять агентные возможности на открытом, расширяемом стеке, с мастерством и заботой, необходимыми для доверия предприятий, поскольку мы приносим Work AI каждому сотруднику в каждой компании.

О роли: Glean ищет AI Data Analyst, который поможет обеспечить работу системы человеческой оценки качества AI-продуктов Glean. Эта роль находится в центре качества ответов, конкурентного бенчмаркинга и готовности к выпуску. Вы будете оценивать результаты работы ИИ, маркировать и категоризировать типы сбоев, поддерживать высококачественные эталонные данные и помогать обеспечить, чтобы наборы данных и оценки, на которые мы полагаемся, были реалистичными, последовательными и связанными с измеримым улучшением качества продукта. Это очень кросс-функциональная роль. Вы будете тесно сотрудничать с QA, Engineering, Product и командой оценок, чтобы преобразовывать неоднозначные проблемы качества в структурированные данные, действенные отзывы и повторяемые сигналы качества.

Вы будете:

• Проводить постоянную ручную маркировку для приоритетных AI-рабочих процессов, включая качество ответов, успешность задач, MCP и использование инструментов, сквозные рабочие процессы в стиле Cowork.
• Анализировать отчеты о плохих запросах, дизлайках, эскалациях и перенаправленных проблемах качества; категоризировать типы сбоев и возвращать чистый анализ партнерским командам.
• Выполнять качественный анализ для выявления повторяющихся закономерностей, таких как галлюцинации, сбои при извлечении данных, проблемы с использованием инструментов, слабое заземление и плохое выполнение рабочих процессов.
• Следовать и улучшать руководства по маркировке и рубрики, чтобы суждения были последовательными, реалистичными и полезными для улучшения моделей и продуктов.
• Поддерживать высококачественные маркированные наборы данных, эталонные наборы и срезы регрессионного тестирования; отслеживать охват, дрейф, утечки и распределение сложности.
• Участвовать в калибровочных упражнениях с людьми-оценщиками и проверять выходные данные LLM-as-a-judge на соответствие меткам, проставленным людьми, для улучшения согласованности и качества суждений.
• Сотрудничать с инженерами, менеджерами по продукту, QA и владельцами оценок при анализе качества до и после изменений, обновлении эталонов и принятии решений о готовности к выпуску.
• Вносить вклад в периодическую отчетность о качестве, предоставляя информацию о наиболее частых типах сбоев, пробелах в охвате, изменениях качества и действенных рекомендациях.

О вас:

• 3–5 лет опыта в маркировке данных, анализе данных, QA или смежной области.
• Сильное аналитическое суждение и внимание к деталям, с возможностью последовательно применять тонкие рубрики.
• Опыт оценки сгенерированных ИИ результатов или работы с NLP, поисковыми, рекомендательными или другими ML-системами.
• Знакомство со структурированным качественным анализом, базовым SQL/извлечением данных и рабочими процессами на основе электронных таблиц.
• Четкие навыки письменного и устного общения, с возможностью объяснять результаты как технической, так и нетехнической аудитории.
• Способность работать самостоятельно в неопределенных, быстро меняющихся условиях и эффективно сотрудничать между отделами.

Местоположение: Эта роль является гибридной (4 дня в неделю в наших офисах).

Компенсация и льготы: Предлагаемая компенсация будет определяться такими факторами, как местоположение, уровень, знания, навыки и опыт, связанные с работой. Некоторые роли могут претендовать на переменное вознаграждение, опционы и льготы.

Мы — разнообразная группа людей, и мы хотим продолжать привлекать и удерживать разнообразных людей в нашей организации. Мы стремимся к инклюзивной и разнообразной компании. Мы не дискриминируем по признаку пола, этнической принадлежности, сексуальной ориентации, религии, гражданского или семейного положения, возраста, инвалидности или расы.

AI-First Mindset в Glean: В Glean владение ИИ является основой нашей работы, и мы стремимся обеспечить, чтобы каждый новый сотрудник чувствовал себя уверенно, интегрируя ИИ в свою повседневную работу. В рамках процесса собеседования вы выполните краткое упражнение или обсуждение, ориентированное на ИИ, чтобы мы могли понять, как вы думаете, проектируете и используете ИИ для достижения результатов в вашей роли. Не стесняйтесь упоминать любые инструменты, платформы или рабочие процессы, которые вы используете сегодня — предыдущий опыт работы с Glean не требуется.