Публикувано на 18 юни 2026 г.Докато светът се възхищава на все по-впечатляващите способности на изкуствения интелект, истинската битка за неговата надеждност се води далеч отвъд първоначалното обучение на моделите. Post-training етапът е моментът, в който AI системите се учат не просто да генерират текст, а да бъдат полезни, безопасни и достатъчно надеждни за реална употреба. По друг начин казано, ако трябва да направим паралел с автомобилната индустрия, pre-training процесът създава двигателя на един модел, докато post-training етапът го превръща в автомобил, на който действително бихте поверили живота си на пътя.
Това е и фазата, в която човешката експертиза се оказва незаменима. Чрез процеси като SFT (експертно създадени идеални отговори), RLHF (оценка според човешки предпочитания), safety red-teaming и сложни evaluation тестове, AI моделите се дообучават да разбират нюансите на реалния свят, да избягват опасни грешки и да реагират адекватно в различни ситуации. Защото най-големият проблем на модерния AI вече не е дали може да отговори, а дали може да отговори правилно.
Именно в тази критична фаза се включва базираната в Амстердам компания Toloka със своята платформа Mindrift. Те свързват хиляди експерти по света – софтуерни инженери, учени, лингвисти, консултанти, експерти по киберсигурност и други – с реални AI проекти, които се нуждаят от висококачествен човешки принос. По този начин компанията подпомага разработката на следващото поколение AI системи за някои от най-големите технологични компании и водещи разработчици.
Сега Toloka е насочила фокуса си към наемането на таланти от Източна Европа и по-специално България. Но за това – след малко.
Toloka и платформата Mindrift
Докато голяма част от индустрията все още говори основно за огромните сетове от данни и изчислителните ресурси зад модерния изкуствен интелект, компаниите, разработващи най-напредналите AI системи, все по-често се сблъскват с друг проблем – липсата на достатъчно качествени човешки данни. С развитието на моделите синтетичните данни все по-трудно успяват да заменят реалния експертен опит, а когато AI системите започват не просто да генерират текст, а да взимат решения и да извършват действия с реални последствия, нуждата от човешка намеса става още по-критична.
Осъзнали това далеч преди много други в индустрията, основателите на Toloka започват да работят в тази сфера още през 2014 г. – години преди генеративният AI да се превърне в глобална технологична надпревара. Първоначалната идея е да се мащабира човешкият принос, необходим за развитието на machine learning системи. С навлизането на новото поколение големи езикови модели компанията постепенно се превръща в специализиран партньор за разработка на напреднали AI модели.
Именно тогава се появява и Mindrift – платформа, създадена, за да отговори на нарастващото търсене на експертно генерирани данни в специализирани области.
Loading …„Mindrift е създадена с идеята да ни позволи да си партнираме с експерти по целия свят. Най-често аз я описвам като dashboard или дигитален профил на всеки един експерт, който имаме в нашата база от таланти, независимо от домейна – неговият професионален опит и базови лични данни като имейл, телефон за връзка, име и фамилия. Оттам нататък всеки от тях получава достъп до задачите си. Основното е, че всичко започва от Mindrift“, обяснява Ивона Нинова, която е част от Acquisition екипа, като акцентира, че на практика тя е мястото, което обединява цялата колаборация между клиента, Toloka и експерта на едно място.
Технологичната инфраструктура зад Mindrift комбинира собствена система за управление на глобални експертни общности с AI-базирани quality pipelines. Компанията използва LLM-базиран quality assurance за валидиране на данни в голям мащаб, виртуални корпоративни среди за оценка на AI агенти и собствен open-source framework – Toloka Forge, който стои в основата на публичната benchmark платформа Toloka Arena.
Именно benchmark анализите са едно от направленията, в които компанията се опитва да внесе повече прозрачност в AI индустрията. Вместо да разчита единствено на популярните публични класации, Toloka провежда независими тестове, които измерват как моделите се представят в реални професионални сценарии. Резултатите често се оказват неочаквани – модели, определяни като водещи на пазара, понякога се представят значително по-слабо в конкретни индустрии, а увеличаването на изчислителната мощ невинаги води до по-надеждно поведение.
Зад тези процеси стои глобална мрежа от над 200 000 сътрудници в повече от 90 професионални области и над 40 езика. Но вместо по традиционни аутсорсинг задачи, те работят по сложни evaluation процеси, red-teaming сценарии, задачи за кодиране и training workflows, които реално определят какво ще може да прави следващото поколение AI и какво не.
Fully Remote
Пловдив
Умения и желание за развитие – какво е нужно, за да станем част от Mindrift
Както стана ясно в началото, сега Toloka иска да разшири екипа си със специалисти от България.
„Бях много учудена, че първо не акцентирахме върху Източна Европа като набор от кандидати и второ – че нашият модел на работа се оказа не особено популярен в България. Затова и решихме да се свържем с българската общност и да представим тази възможност. Искаме повече хора от България с интерес, знания и умения да се присъединят към нас“, обяснява Ивона Нинова.
А като заговорихме за модела на работа, в случая той е изцяло freelance – без трудови договори, без офиси. Всичко е напълно дистанционно и гъвкаво. Съответно всеки може да избере дали да работи 40, 50, 60 часа седмично или пък само по 10 часа. Това, разбира се, зависи и от типа на проекта, по който се работи.
И тук идва въпросът за уменията. Създаването на AI data решения изисква експертни познания в конкретни области, критично мислене, способност за оценка на сложни AI отговори и силни умения за писмена комуникация. AI треньорите в Mindrift невинаги са традиционни AI инженери.
Основната технология, която се използва в проектите на Mindrift, е Python и различните рамки около нея. Експертиза в други backend технологии като Java или Go също е добре дошла.
„Имали сме например проекти, свързани с миграция между различни езици – примерно Rust към Go, Python или JavaScript, или миграция на наследен код. Но основното си остава Python като технология. Много важно е също така хората да разбират Docker и да имат реален опит в разработката на софтуер. Оттам нататък вече всичко зависи от конкретния проект“, добавя тя.
Освен уменията и експертизата за разработка, също толкова важно е и аналитичното мислене.
„Проектите на Mindrift не са свързани просто с етикетиране на данни – някакви задачи, в които моделите трябва да избират между А и Б. Нашите специалисти всъщност трябва да създадат цялото това нещо, след това да го развият, да валидират работни процеси, цели системи, да оценяват изходните данни и т.н. Дори експерти с години опит намират тези задачи за изключително предизвикателни“, описва работата Ивона Нинова.
Затова и Toloka е изградила стройна система за обучения и onboarding, която се различава от класическите процеси по наемане на кадри в технологичната индустрия. Вместо стандартни интервюта и фиксирани позиции, платформата работи с няколко различни линии от проекти, всяка със собствен onboarding модел, технически изисквания и ниво на сложност. Основната цел е не просто да се намерят хора с добри технически умения, а специалисти, които могат да работят в среда, близка до реалното обучение и оценяване на най-напредналите AI модели.
За част от проектите компанията организира live coaching сесии, в които инженери и технически специалисти работят директно с кандидатите. Ако даден човек не е подходящ за конкретен проект или поток, често му се предлага по-лек вариант, през който постепенно да навлезе в процеса и да бъде обучен.
„Всъщност при нас най-трудното е човек изобщо да премине успешно в onboarding процеса. Това е парадоксът“, обясняват от екипа на Mindrift.
Голяма част от проектите преминават през стандартизиран pipeline, който включва технически оценявания чрез HackerRank, англоезични тестове и практически задачи. При някои проекти има и по-персонализирани етапи – HR интервюта, технически сесии или специализирани проверки според конкретния домейн.
Кандидатите, които преминат първоначалния подбор, влизат в onboarding среда, максимално близка до реалната работа по проекта. Там те получават примерни задачи, подобни на тези, по които реално ще работят впоследствие.
Докато преминават през onboarding процеса, кандидатите комуникират активно с мениджъри и експерти, които вече са работили по съответните задачи. Това са хората, създали самите работни процеси и критериите за оценка. Те познават слабите места на проектите, вътрешните инструкции и изискванията на клиентите, а целта им е да помогнат на новите участници не просто да решават тестови задачи, а да разберат логиката зад самия процес на трениране на AI.
След успешен onboarding работата става значително по-структурирана. В много от проектите съществуват вътрешни менторски модели, водени директно от хората в екипите. Организират се регулярни сесии, а основната комуникация се случва през Discord, където участниците имат постоянен достъп до експерти и мениджъри на проекти.
„Този тип постоянна комуникация е критично важна, особено при проектите за кодиране, където задачите често се оказват значително по-сложни от очакваното“, обяснява Ивона Нинова и добавя:
„Хората идват при нас не само заради финансовите придобивки и условията. Те идват и заради самия опит и предизвикателствата, с които се сблъскват. Това е среда, която друга компания трудно би могла да даде.“
За малко повече от десетилетие Toloka вече работи с най-големите разработчици на изкуствен интелект – Microsoft, Amazon, OpenAI, Anthropic и други. А попитани за рецептата за успеха, от компанията отговарят:
„Когато предоставяш данни, на които AI лабораториите могат да разчитат и при най-сложните задачи, и то в голям мащаб, останалото идва след това.“
А ако вие искате да станете част от бъдещето на изкуствения интелект, то Mindrift определено е добър път към тази цел.
