In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel realistische statistische scenario's en beoordeel modeluitvoer.
- Bedrijf: AfterQuery, een expert datalab voor AI-laboratoria.
- Voordelen: Verdien $80 tot $150 per uur, wekelijks betaald via Stripe.
- Overige informatie: Flexibele uren met doorlopende projectwerkzaamheden.
- Waarom deze baan: Werk volledig remote en bepaal zelf je uren terwijl je impact maakt op AI-modellen.
- Kwalificaties: Geavanceerde graad in statistiek en 2+ jaar ervaring vereist.
Het verwachte salaris ligt tussen 150 - 150 € per uur.
Statisticians and experimentation experts in causal inference en A/B testing om de scenario's te bouwen die frontier AI-labs gebruiken om modelredenering te testen. AfterQuery bouwt de expertbeoordelingsgegevens die frontier AI-labs gebruiken om hun modellen te meten en te verbeteren. We zijn op zoek naar statistici en experimentatie-experts als aannemers om de causal inference en A/B testscenario's te schrijven en te beoordelen waarop die evaluaties draaien.
Wat je daadwerkelijk gaat doen:
- Realistische statistiekscenario's schrijven, van studieontwerp tot analyse en interpretatie.
- Referentieantwoorden schrijven met de statistische redenering achter elke modelkeuze.
- Modeloutput beoordelen op methodologische degelijkheid en correcte interpretatie.
- Analyses markeren die rigoureus lijken maar ongeldige conclusies trekken.
Voor wie dit is:
- Statistici en biostatistici met een gevorderde graad in een kwantitatief vakgebied.
- Praktijkprofessionals met minimaal 2 jaar ervaring in toegepaste statistiek of experimentatie.
- Experts met diepgang in experimenteel ontwerp, causal inference of A/B testing.
- Analisten die vloeiend zijn in R of Python en de redenering achter een modelkeuze kunnen documenteren.
Contract en betaling:
$80 tot $150/uur, wekelijks betaald via Stripe. Je tarief is gebaseerd op je ervaring, niet onderhandelbaar na aanvang.
Volledig remote, volledig asynchroon. Geen vaste uren. Minimaal 10 uur per week, geen maximum. Schaal omhoog of omlaag van week tot week. Geen schermopname, geen toetsaanslagmonitoring, geen inactiviteitstimers. Onafhankelijke aannemer. Doorlopende projectwerkzaamheden in plaats van enkele taakbatches.
Over AfterQuery:
AfterQuery is een expert datalab. We bouwen de evaluatie- en trainingsgegevens die frontier AI-labs gebruiken om te meten wat hun modellen wel en niet kunnen doen in echt professioneel werk. Onze bijdragers zijn praktiserende professionals, geen annotators, en het werk wordt gecrediteerd, beoordeeld en betaald tegen professionele tarieven.
Verantwoordelijkheden:
- Realistische statistiekscenario's schrijven van studieontwerp tot analyse en interpretatie.
- Referentieantwoorden schrijven met de statistische redenering achter elke modelkeuze.
- Modeloutput beoordelen op methodologische degelijkheid en correcte interpretatie.
- Analyses markeren die rigoureus lijken maar ongeldige conclusies trekken.
Vereiste kwalificaties:
- Gevorderde graad in statistiek, biostatistiek of een nauw verwant kwantitatief vakgebied.
- 2+ jaar ervaring in toegepaste statistiek of experimentatie.
- Diepgang in experimenteel ontwerp, causal inference of A/B testing.
- Vloeiend in R of Python voor statistische analyse.
- In staat om minimaal 10 uur per week te werken.
Gewenste kwalificaties:
- PhD in statistiek, biostatistiek of econometrie.
- Ervaring met het uitvoeren van grootschalige experimentatieplatforms.
- Bayesiaanse methoden of geavanceerde causal inference zoals instrumentele variabelen of synthetische controle.
Waarom solliciteren:
- $80 tot $150/uur, wekelijks betaald via Stripe.
- 100% remote en volledig asynchroon.
- Vormgeven aan hoe frontier modellen redeneren over statistiek en causaliteit.
- Doorlopende projectwerkzaamheden met uren die je elke week zelf instelt.
Statistician & Experimentation Expert in Amsterdam werkgever: AfterQuery
AfterQuery is een uitstekende werkgever die flexibiliteit en hands-on ervaring biedt in de financiële sector. Met competitieve vergoedingen en de mogelijkheid om aan uitdagende projecten te werken, stimuleert het bedrijf professionele groei en ontwikkeling. De cultuur is gericht op samenwerking en innovatie, waardoor je waardevolle vaardigheden kunt opdoen terwijl je bijdraagt aan echte financiële analyses.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Statistician & Experimentation Expert in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Word actief in data science communities.
Sluit je aan bij online platformen zoals Kaggle of GitHub waar data scientists hun projecten delen en samenwerken. Dit helpt je niet alleen om je vaardigheden te tonen, maar je kunt ook waardevolle connecties maken die mogelijk leiden tot freelance opdrachten.
✨Bouw een indrukwekkende portfolio.
Zorg ervoor dat je een online portfolio hebt waar je je eerdere projecten en datavisualisaties tentoonstelt. Klanten willen zien wat je kunt, dus laat je beste werk zien, of het nu gaat om persoonlijke projecten of samenwerkingen.
✨Verken freelance platforms.
Gebruik platforms zoals Upwork of Freelancer om je diensten aan te bieden. Deze sites hebben specifieke secties voor data science, waardoor je snel opdrachten kunt vinden die bij je vaardigheden passen.
✨Netwerk met lokale tech-events.
Bezoek lokale meetups of conferenties in de tech-sector waar data science wordt besproken. Dit is een geweldige manier om mensen uit de industrie te ontmoeten en je netwerk uit te breiden, wat kan leiden tot freelance kansen. Vergeet niet om je vaardigheden en interesse in freelance werk te benadrukken!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Statistician & Experimentation Expert in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Toon je projecten!:Als je solliciteert voor een freelance rol in data science, zorg er dan voor dat je een portfolio meestuurt met je beste projecten. Laat zien welke datasets je hebt gebruikt, welke methoden je hebt toegepast en wat de resultaten waren. Dit laat zien dat je niet alleen theoretische kennis hebt, maar dat je deze ook kunt toepassen in de praktijk.
Exacte tools en technieken:Vermeld in je CV welke specifieke tools en technieken je beheerst (zoals Python, R, TensorFlow, etc.). Klanten willen weten wat je kunt en welke technologieën je inzet. Wees specifiek en laat je ervaring met projectwerk zien – dat maakt je nog aantrekkelijker!
Schrijf je tarieven en beschikbaarheid:In je aanvraag is het belangrijk om duidelijk te zijn over je tarieven en beschikbaarheid. Freelancers zijn vaak flexibeler, maar ook je tijd is waardevol. Zorg ervoor dat je dit helder in je voorstel zet, zodat AfterQuery precies weet waar ze aan toe zijn.
Geef een kort overzicht van je ervaring:In plaats van een standaard motivatiebrief, geef een beknopt overzicht van je relevante ervaring in data science. Focus op specifieke projecten en successen die relevant zijn voor Statistician & Experimentation Expert. Dit maakt je aanvraag persoonlijker en laat zien dat je goed nadenkt over de rol waarvoor je solliciteert.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij AfterQuery
✨Ken je tools!
Als freelance data scientist is het cruciaal dat je goed bekend bent met de tools en technieken die in de industrie gangbaar zijn, zoals Python, R, TensorFlow of SQL. We moeten ervoor zorgen dat je in je interview kunt uitleggen hoe je deze tools hebt gebruikt in je vorige projecten of in je portfolio.
✨Versterk je portfolio
Zorg ervoor dat je portfolio up-to-date is en verschillende projecten laat zien die je hebt gedaan. Dit is jouw kans om je vaardigheden en creativiteit te tonen. Tijdens het interview kun je specifieke projecten toelichten en hoe je datagedreven beslissingen hebt genomen, wat super belangrijk is als freelancer!
✨Communiceer als een pro
In de data science is het niet alleen belangrijk om goede analyses te maken, maar ook om die resultaten begrijpelijk te maken voor klanten. We moeten je communicatieve vaardigheden laten zien in je gesprek, bijvoorbeeld door te laten zien hoe je complexe data hebt gepresenteerd aan niet-technische stakeholders.
✨Bereid je voor op technische vragen
Verwacht technische vragen die je kennis en probleemoplossend vermogen testen. Denk aan situaties waarin je data-analyse-tools hebt gebruikt om specifieke problemen op te lossen. Door je ervaring met echte data sets te delen, kunnen we de interviewers overtuigen van jouw waarde als freelance data scientist voor AfterQuery.
