Stellenbeschreibung
Aufgabenbereich
Als Data Scientist arbeiten Sie remote auf Stundenbasis. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, KI-generierte analytische Begründungen, Code und Modellausgaben zu überprüfen. Zudem erstellen Sie hochwertige Referenzlösungen und Erklärungen für komplexe Datenprobleme.
Ihre Tätigkeiten umfassen:
- Bewertung von Lösungen hinsichtlich Genauigkeit, Klarheit und Einhaltung der Vorgaben.
- Identifizierung von Fehlern in Methodik, Modellwahl oder statistischer Argumentation.
- Faktencheck quantitativer Aussagen.
- Erstellung klarer, schrittweiser Erklärungen und Modelllösungen.
- Bewertung und Vergleich mehrerer KI-Antworten basierend auf Korrektheit und Qualität der Argumentation.
Dies ist eine vollständig remote ausgeübte Tätigkeit auf Stundenbasis bei SME Careers, einem schnell wachsenden Unternehmen für KI-Datendienste und Tochtergesellschaft von SuperAnnotate.
Wichtiger Hinweis: Aktuell gibt es kein unmittelbares Projekt. Bei Eignung werden Sie jedoch als Erste/r kontaktiert, sobald relevante Möglichkeiten entstehen, und erhalten Zugang zu zukünftigen Projekten.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwicklung von KI-Trainingsinhalten: Erstellung detaillierter Prompts und Antworten zur Steuerung des KI-Lernprozesses.
- Optimierung der KI-Leistung: Bewertung und Ranking von KI-Antworten zur Verbesserung von Genauigkeit, Sprachfluss und Kontextrelevanz.
- Sicherstellung der Modellintegrität: Testen von KI-Modellen auf potenzielle Ungenauigkeiten oder Verzerrungen zur Validierung der Zuverlässigkeit.
Ihr Profil
- Bachelor-Abschluss oder höher in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist oder in einer ähnlichen analytischen Rolle mit End-to-End-Machine-Learning-Projekten.
- Fundierte Python-Kenntnisse (pandas, NumPy, scikit-learn).
- Solider Hintergrund in Statistik, Versuchsplanung und angewandter Wahrscheinlichkeit.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung, Evaluierung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit großen, komplexen Datensätzen.
- Mindestens C1-Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich).
- Erfahrung mit Datenvisualisierungstools.
- Erfahrung mit KI-Datentraining oder der Überprüfung von KI-generierten Inhalten ist ein starkes Plus.
- Hohe Detailorientierung und systematische Arbeitsweise.