О КОМПАНИИ BEAMERY

С быстрым развитием ИИ и автоматизации будущее работы становится всё более сложным для организаций. Уникальная платформа Beamery для данных о вакансиях, навыках и задачах помогает организациям справляться с этими вызовами и принимать более обоснованные решения на всех этапах управления талантами. Наши решения поддерживают рекрутинг, мобильность, повышение квалификации, разнообразие, архитектуру работы и планирование рабочей силы для некоторых из самых прогрессивных компаний мира.

Мы считаем, что место работы — это гораздо больше, чем просто работа. Миллионы людей ежедневно остаются позади в своей карьере, и наша миссия — исправить это, создавая равный доступ к значимой работе, навыкам и карьерным возможностям для всех.

Мы являемся работодателем, предоставляющим равные возможности, и стремимся построить представительную команду Beamery, создавая справедливую, инклюзивную и вовлекающую среду для наших сотрудников.

Так чего же вы ждёте? Присоединяйтесь к нам и помогите преобразить будущее работы раз и навсегда.

Что нас ждёт впереди — и почему сейчас захватывающее время присоединиться к команде:

Углубление наших нативных интеграций с SAP, Workday, Microsoft и LinkedIn для бесшовного внедрения нашей системы анализа навыков в платформы, где принимаются ключевые решения о рабочей силе.

Внедрение нашего агентного ИИ, который помогает клиентам умнее планировать будущее — поддерживая стратегии рабочей силы, внутреннюю мобильность и прогнозирование навыков.

Продвижение использования собственных больших языковых моделей (LLM) и технологий графов знаний, чтобы помочь организациям расширять базы талантов, принимать более справедливые решения и масштабировать доступ к возможностям.

Но дело не только в создании высококачественных продуктов, мы также очень ценим корпоративную культуру, которую усердно создавали; основанную на доверии, эмпатии и честности, что позволяет нашим сотрудникам быть собой на работе.

О РОЛИ

Продукт Job Architecture от Beamery использует ИИ для генерации структурированных профилей ролей, включая навыки, задачи, уровни владения, человеческое участие и приоритеты, в масштабах для одних из крупнейших предприятий мира. Эти данные напрямую поступают в платформы талантов наших клиентов, поэтому точность и последовательность имеют решающее значение во всём, что мы предоставляем.

В роли старшего инженера по контролю качества (Senior QA Engineer) вы будете тем человеком, который проверяет и улучшает качество выходных данных по архитектуре ролей, которые мы создаём. Вы будете тесно сотрудничать с командами Data Science и Professional Services, чтобы проверять данные, сгенерированные ИИ, выявлять проблемы, исправлять ошибки и гарантировать, что каждый проект выполнен точно и в срок.

Это отличная роль для тех, кто любит работать с данными, использовать агентные инструменты ИИ (например, Claude) и обладает острым вниманием к деталям. Вы также поможете создавать и документировать процессы контроля качества, которые мы используем, так что у вас будет реальное влияние на то, как всё делается.

Что вы будете делать в роли старшего инженера по контролю качества в Beamery?

Проверять и улучшать результаты, сгенерированные ИИ

• Проверять профили ролей, сгенерированные ИИ, на соответствие нашим стандартам качества, обращая внимание на навыки, уровни владения и приоритеты, чтобы убедиться в их точности и последовательности.

• Выявлять ошибки, пробелы или несоответствия в данных и исправлять их, при этом сохраняя общую структуру.

• Работать с командой Professional Services для управления этапом контроля качества каждого проекта, обеспечивая соблюдение сроков и планов.

• Проверять таксономии Beamery и обеспечивать точность навыков, задач и названий ролей.

• Использовать агентные инструменты ИИ, такие как Claude, для проверки результатов и внедрения детерминированных агентных процессов для ускорения и масштабирования QA-деятельности Beamery.

• Отмечать всё, что требует решения перед утверждением, и чётко сообщать о внесённых изменениях и причинах их внесения.

Сотрудничать с командой Data Science

• Работать с командой Data Science над определением, внедрением и отслеживанием метрик контроля качества для повышения качества выходных данных ИИ.

• Вести чёткий учёт обнаруженных проблем во время QA, что пошло не так, как часто это происходит и вероятные причины, чтобы команда Data Science могла улучшать ИИ-процессы.

• Помогать тестировать обновления конвейера между проектами, чтобы убедиться, что исправления работают как ожидалось и не вызывают новых проблем.

• Преобразовывать результаты QA в простые рекомендации, которые команда сможет реализовать.

Помогать строить наши процессы контроля качества

• Писать и поддерживать документацию по нашим рабочим процессам QA, чтобы новые члены команды могли быстро вникать в работу.

• Выявлять пробелы в текущих проверках качества и предлагать улучшения, будь то добавление новых этапов проверки, уточнение способов измерения качества или обновление представления о том, что такое «хорошо».

• Помогать формировать наши стандарты качества по мере развития продукта и изменения потребностей клиентов.

Кого мы ищем?

• Опыт (3+ года) в QA, анализе данных или аналогичной роли, где внимание к деталям и точность данных имели значение. Стажировки и учебные практики учитываются.

• Опыт (1+ год) использования агентных инструментов для QA.

• Базовые знания в области агентных технологий.

• Острый глаз на детали, вы тот человек, который замечает несоответствия, которые пропустили все остальные.

• Аналитический склад ума: когда что-то кажется неправильным, вы не просто исправляете это, вы хотите понять, почему это произошло, чтобы избежать повторения.

• Хорошие организационные навыки, вы умеете управлять своей работой по нескольким проектам одновременно, не упуская ничего важного.

• Чёткое общение, вы можете объяснить, что нашли и что изменили, как техническим, так и нетехническим людям, письменно и устно.

• Комфорт с неопределённостью, некоторые наши процессы ещё формируются, и вы готовы помогать их создавать, а не ждать готового руководства.

Это не список обязательных требований, не волнуйтесь, если вы не соответствуете всем пунктам. Мы всё равно будем рады услышать вас.

Желательно иметь

• Любой опыт работы с контентом, сгенерированным ИИ, результатами обработки естественного языка (NLP) или системами таксономии/классификации.

• Интерес к HR-технологиям, управлению талантами или тому, как организации рассматривают навыки и роли.

• Опыт определения того, что такое «хорошо» для данных, например, написание критериев приёмки или метрик качества.

• Вы помогали создавать процесс или рабочий поток с нуля, даже неформально.

Почему эта роль?

Это ранний найм в растущую команду. Будучи первым аналитиком по контролю качества, сосредоточенным на архитектуре ролей в Beamery, вы будете иметь реальное влияние на то, как качество определяется и поддерживается в продукте. Вы будете находиться на пересечении Data Science и доставки клиентам, и ваша работа напрямую будет формировать результаты, на которые полагаются корпоративные клиенты.

Если вам важно уделять внимание деталям, вы хотите работать с продуктами на базе ИИ и ищете роль, в которой можно расти и оставить свой след с самого начала, мы будем рады поговорить с вами.

Beamery — для всех. Разнообразие и открытое выражение мнений — фундаментальные ценности для нас. Мы признаём сложности в нашей отрасли и стремимся развивать инклюзивную культуру, где каждый может внести свой вклад. Мы посвящаем себя созданию инклюзивной среды для всех, независимо от этнической принадлежности, религии, цвета кожи, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, расы, национального происхождения, возраста, инвалидности или статуса опекуна. Если по какой-либо причине вам нужны разумные корректировки и адаптации в нашем процессе найма, пожалуйста, напишите на accommodations@beamery.com

Посетите нашу страницу о разнообразии, равенстве и инклюзии , чтобы узнать больше о наших достижениях и обязательствах.