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, volledig remote en flexibel.
- Overige informatie: Ongoing projectwerk met zelf te bepalen uren.
- Waarom deze baan: Bepaal hoe AI-modellen redeneren over statistiek en causaliteit.
- 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 and A/B testing to build the scenarios frontier AI labs use to test model reasoning.
After Query builds the expert evaluation data that frontier AI labs use to measure and improve their models.
We're hiring statisticians and experimentation experts as contractors to author and grade the causal inference and A/B testing scenarios those evaluations run on.
What you'll actually do Author realistic statistics scenarios, from study design through analysis and interpretation Write reference answers with the statistical reasoning behind each modeling choice Grade model output for methodological soundness and correct interpretation Flag analyses that read rigorous but draw invalid conclusions Who this is for Statisticians and biostatisticians with an advanced degree in a quantitative field Practitioners with at least 2 years of applied statistics or experimentation work Experts with depth in experimental design, causal inference, or A/B testing Analysts fluent in R or Python who can document the reasoning behind a modeling choice Contract and pay $80 to $150/hr, paid weekly via Stripe.
Your rate is set from your experience, not negotiated down after you start.
Remote, fully async.
No fixed hours.
Minimum 10 hours per week, no maximum.
Scale up or down week to week.
No screen recording, no keystroke monitoring, no idle timers.
Independent contractor.
Ongoing project work rather than single task batches.
About After Query After Query is an expert data lab.
We build the evaluation and training data that frontier AI labs use to measure what their models can and can't do in real professional work.
Our contributors are practicing professionals, not annotators, and the work is credited, reviewed, and paid at professional rates.
Responsibilities
- Author realistic statistics scenarios from study design through analysis and interpretation
- Write reference answers with the statistical reasoning behind each modeling choice
- Grade model output for methodological soundness and correct interpretation
- Flag analyses that read rigorous but draw invalid conclusions
- Required Qualifications
- Advanced degree in statistics, biostatistics, or a closely related quantitative field
- 2+ years of applied statistics or experimentation experience
- Depth in experimental design, causal inference, or A/B testing
- Fluency in R or Python for statistical analysis
- Able to commit at least 10 hours per week
- Preferred Qualifications
- Ph D in statistics, biostatistics, or econometrics
- Experience running large scale experimentation platforms
- Bayesian methods or advanced causal inference such as instrumental variables or synthetic control
- Why apply
- $80 to $150/hr, paid weekly via Stripe
- 100% remote and fully async
- Shape how frontier models reason about statistics and causality
- Ongoing project work with hours you set each week
- #J-18808-Ljbffr
Statistician & Experimentation Expert 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 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 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.
