Expert:in für maschinelles Lernen

Die Forschungsteams hinter den bekanntesten KI-Modellen kommen zu Mercor, wenn sie Urteilsvermögen im maschinellen Lernen brauchen, das sie selbst nicht erzeugen können. Ihre Maßstäbe und Ihre Expertise werden zum Bewertungsraster (Rubric), an dem Frontier-KI gemessen wird.

Dies ist eine Dauerausschreibung für Praktiker:innen des maschinellen Lernens, die an KI-Training und KI-Evaluierung mitarbeiten möchten, keine konkrete offene Stelle. Sie bleibt offen, unabhängig davon, ob diese Woche ein passendes Projekt läuft.

Neue Projekte starten kurzfristig. Statt jedes Mal eine Ausschreibung zu veröffentlichen und wieder zurückzuziehen, halten wir pro Fachgebiet eine offen und greifen darauf zurück, wenn ein Projekt beginnt.

So sieht die Arbeit aus

Wir ordnen Praktiker:innen des maschinellen Lernens aus dem Netzwerk Projekten zu wie:

• Eine Modellierungsaufgabe aus einem System verfassen, das Sie tatsächlich ausgeliefert haben, mit Daten, Zielgröße (Objective) und Randbedingung, plus der Referenzantwort, an der der Versuch eines Modells bewertet wird

• Von Modellen geschriebenen Trainings- und Evaluierungscode bewerten: ob die Verlustfunktion zur Zielgröße passt, ob das Eval-Set Datenlecks aufweist, ob die Ablation die daraus gezogene Schlussfolgerung stützt

• Aufzeigen, wo ein Modell einen Ansatz vorschlägt, der sauber trainieren und dennoch in der Produktion scheitern würde, angesichts von Verteilungsverschiebung (Distribution Shift), Label-Rauschen oder einer Metrik, die das falsche Verhalten belohnt

Vergleichbare Machine-Learning-Projekte wurden mit $70 bis $120 pro Stunde ausgeschrieben, projektweise nach Umfang und Tiefe festgelegt.

Was wir suchen

• Berufserfahrung im Trainieren, Evaluieren oder Bereitstellen von Systemen des maschinellen Lernens

• Klare schriftliche Kommunikation, da ein Großteil der Arbeit darin besteht, Ihre Überlegungen zu erläutern

• Sicherer Umgang mit mehrdeutigen Aufgaben und die Bereitschaft, unklare Anweisungen zu melden

Wo Sie ausgebildet wurden, spielt eine geringere Rolle als die Frage, ob Sie Modelle realen Nutzern bereitgestellt und sich mit dem auseinandergesetzt haben, was zurückkam.

So funktioniert es

Bewerben Sie sich hier mit Ihrem Lebenslauf und bestätigen Sie, von wo aus Sie arbeiten, und absolvieren Sie anschließend ein kurzes KI-Interview von insgesamt etwa 20 Minuten.

Wir überprüfen Ihren Hintergrund und nehmen Sie in den Machine-Learning-Pool auf.

Wenn ein Projekt Machine-Learning-Expertise benötigt, laden wir passende Personen aus dem Pool zu dieser konkreten Ausschreibung ein. Sie nennt den Satz, die Stunden und den Kunden, und eine Einstellungsentscheidung wird dort getroffen.

Was Sie erwarten können

Über diese Ausschreibung werden keine Bewerber angenommen oder abgelehnt, daher erhalten Sie dazu keine Entscheidung. Wir melden uns, wenn ein Projekt zu Ihrem Hintergrund passt. Je nachdem, was unsere Kunden gerade durchführen, kann das innerhalb einer Woche oder erst nach mehreren Monaten sein.

Das Absolvieren des Fachexperten-Interviews und der Beitritt zu jedem Netzwerk, für das Sie qualifiziert sind, erhöhen beide Ihre Chancen auf eine Zuordnung. Sie müssen sich nur einmal anmelden, um für alle infrage zu kommen.