Über die Stelle
Überblick über die Gelegenheit
Handshake sucht erfahrene Datenwissenschaftler, um die KI-Forschung durch flexible, projektbasierte Teilzeitarbeit zu unterstützen. Dies ist keine traditionelle Anstellung — Sie nutzen Ihre praktische Erfahrung bei der Erstellung und dem Nachdenken über Modelle und statistische Analysen, um KI-generierte Inhalte zu bewerten und Feedback zu geben, das der KI hilft, wie ein praktizierender Datenwissenschaftler zu denken.
Dies ist eine laufende, projektbasierte Gelegenheit, die Sie neben Ihrer aktuellen Tätigkeit wahrnehmen können.
Was Sie tun werden
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Nutzen Sie Ihre Fachkenntnis, um Datenwissenschaftsprobleme und -szenarien auf Expertenniveau zu erstellen, die auf realer Modellierung, Analyse und Experimentierarbeit basieren
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Überprüfen und bewerten Sie KI-generierte Antworten auf technische Genauigkeit, praktische Machbarkeit und Übereinstimmung mit der tatsächlichen Arbeitsweise
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Geben Sie strukturiertes schriftliches Feedback, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern
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Erledigen Sie Aufgaben in Ihrem eigenen Tempo ohne festen Zeitplan oder Mindeststundenzahl
Qualifikationen
Ideale Kandidaten erfüllen alle drei der folgenden Punkte:
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Branchen-/Forschungserfahrung — mindestens 1 Jahr Berufserfahrung bei einem Top-Unternehmen mit direkter praktischer Arbeit als Datenwissenschaftler
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Abschluss — Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Feld
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Tiefe im Teilbereich — nachgewiesene Expertise in einem der folgenden Bereiche:
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Maschinelles Lernen und angewandtes ML
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Statistische Modellierung und Experimentierung (A/B-Tests, kausale Inferenz)
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Datenanalyse und Feature-Engineering im großen Maßstab
Zusätzliche Qualifikationen (nicht erforderlich, stärken aber Ihre Bewerbung)
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Erfahrung bei einem anerkannten Top-Tech-Unternehmen
Erforderlich für alle Bewerber
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Wohnsitz in den Vereinigten Staaten
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Starke schriftliche Kommunikation und Liebe zum Detail
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Fähigkeit, komplexe Datenwissenschaftskonzepte klar zu erklären
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Fähigkeit, unabhängig in einer Remote- und asynchronen Umgebung zu arbeiten