Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-5095 · ACESSO PARCIAL
Data Scientist (AI Data & LLM Specialist)
Eclipse Laboratories
Esta é 1 de 60.885 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 5 horas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
60.885
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (60.885 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Join the core team at Eclipse, where we’re building an AI agent-first marketplace that connects intelligence with real-world tasks, starting with data collection and labeling. We are seeking a Data Scientist to establish the foundation for how our data is labeled, processed, and prepared for consumption by next-generation Large Language Models (LLMs). Your work will be critical in transforming our raw data collections into valuable, AI-ready datasets.
Qualifications
- Proven experience as a Data Scientist or Machine Learning Engineer with a focus on data quality and preparation.
- Strong understanding of data labeling methodologies and hands-on experience with data annotation platforms and workflows.
- Demonstrated experience preparing datasets for training and fine-tuning Large Language Models (LLMs), including knowledge of techniques like tokenization, embeddings, and NER.
- Proficiency in Python and common data science libraries (e.g., Pandas, NumPy, Scikit-learn, spaCy, Hugging Face).
- Experience using APIs/SDKs to automate data annotation and active learning loops.
- Excellent communication skills, with an ability to create clear documentation for technical and non-technical audiences.
Responsibilities
- Develop Data Labeling Strategies: Design and document a formal data annotation strategy, including clear, scalable, and efficient guidelines for labeling our data. Define and enforce quality metrics, including inter-annotator agreement.
- Optimize for LLM Consumption: Research, define, and prototype the optimal data formats, structures, and pre-processing steps required for fine-tuning and training LLMs on our datasets.
- Data Quality Analysis: Establish automated processes and metrics to analyze the quality of both raw and labeled data, providing feedback to improve our data collection and labeling workflows.
- Collaborate with Engineering: Work closely with the engineering team to guide the implementation of data processing pipelines and ensure the data infrastructure meets the needs of ML applications.
Nice-to-Haves
- Experience with audio data processing and relevant libraries.
- Familiarity with data annotation platforms and tools.
- Knowledge of modern MLOps principles and practices.
- Experience with large language model data curation and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) pipelines.
Join the Eclipse team!
Eclipse is building the fastest Ethereum Layer 2, powered by the Solana VM. Our general-purpose L2 combines the best of the modular stack without sacrificing UX or fragmenting liquidity. On top of this foundation, we’re building apps in-house and iterating quickly to find breakout consumer and AI experiences. We’re backed by top investors including Polychain, Tribe Capital, Placeholder, and DBA.
- Opportunity. We believe blockchains should be fast AND highly usable. You’ll do high-impact work to enhance Ethereum’s scalability, shaping the future of crypto
- Flexibility. We collaborate synchronously and asynchronously, across weekly all-hands meetings, Slack messaging, and quarterly in-person meetups
- Team. Our founding team has experience launching and scaling blue-chip projects such as dYdX, Uniswap, and zkSync. We’re backed by leading funds and leaders including Polychain, Tribe, Placeholder, DBA, Mustafa Al-Bassam, Tarun Chitra, Meltem Demirors, and others
- Culture. As an early member of our team, you’ll have a unique opportunity to help shape our culture. We value intellectual honesty, bias towards action, and believe every member plays a key role in achieving our ambitious goals
- Compensation. You’ll receive a competitive salary + equity + benefits package.
Eclipse Laboratories is an equal opportunity employer. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy, gender identity, and sexual orientation), national origin, age, disability, genetic information, veteran status, or any other status protected by applicable laws or regulations. All employment decisions are based on qualifications, merit, and business need.
Originally posted on Himalayas
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
60.885 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.