FreeCAD / Mechanical CAD Expert, AI Computer-Use Trainer

Über SME Careers

Da KI-Systeme immer ausgereifter werden, sind sie auf menschliches Wissen angewiesen, um Kontext und die Welt besser zu verstehen. Bei SME Careers arbeiten wir mit führenden KI-Laboren zusammen, um zu verbessern, wie die nächste Generation intelligenter Systeme lernt, schlussfolgert und handelt. SME Careers ist ein schnell wachsendes Unternehmen für KI-Datendienste und eine Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das KI-Trainingsdaten für viele der weltweit führenden KI-Unternehmen und Foundation-Model-Labore bereitstellt. Ihre Expertise in parametrischem CAD trägt direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern.

Über die Rolle

KI-Agenten werden immer besser darin, einen Bildschirm zu lesen und sich durch Webformulare zu klicken. Setzt man einen vor ein parametrisches CAD-Paket, bricht er zusammen. FreeCAD ist ein unforgiving Testfall: mehrere Workbenches mit überlappenden Fähigkeiten, ein Constraint-Solver, der auf Arten fehlschlägt, die die Oberfläche nicht erklärt, Feature-Historien, bei denen die korrekte nächste Aktion vollständig davon abhängt, was zwanzig Schritte zuvor gebaut wurde, und das Problem der topologischen Benennung, das auf jeden wartet, der Geometrie unachtsam referenziert. Engineering-Intent lebt im Modellbaum, nicht auf dem Bildschirm – und genau das können aktuelle Agenten nicht sehen.

In dieser remote, stundenweisen Vertragsrolle helfen Sie, diese Lücke zu schließen. Sie entwerfen realistische, anspruchsvolle CAD-Aufgaben und zeichnen sich dann selbst dabei auf, wie Sie sie auf Ihrem eigenen Computer mit den von uns bereitgestellten Aufzeichnungswerkzeugen abschließen. Jede Aufzeichnung erfasst das vollständige Bild davon, wie Expertenarbeit tatsächlich erledigt wird – die Abfolge der Aktionen, den Schnittstellenstatus bei jedem Schritt und die Dateien vorher und nachher – und wird sowohl zu einer Demonstration, aus der das Modell lernt, als auch zu einem Benchmark, an dem es gemessen wird.

Da ein Modell nur aus Arbeit lernen kann, die bewertet werden kann, ist ein ebenso wichtiger Teil der Aufgabe zu definieren, was „korrekt erledigt“ bedeutet. Zu jeder Aufgabe schreiben Sie das Ziel und die von Ihnen ausgeführten Schritte und legen fest, wie das Ergebnis verifiziert werden soll, welche Anforderungen das fertige Teil, die Skizze, die Baugruppe oder die Zeichnung erfüllen muss, damit das Ergebnis als korrekt gilt, und welche Zwischenprüfpunkte ein teilweise erfolgreicher Versuch erreichen würde. In CAD ist dies eine schärfere Frage, als es scheint: Ein Teil kann maßlich korrekt und dennoch falsch sein, weil die Skizze unterbestimmt ist, die Feature-Reihenfolge eine Parameteränderung nicht übersteht oder das Modell eine Fläche referenziert, die migriert, sobald stromaufwärts etwas bearbeitet wird. Diese Unterscheidung zu kodieren – maßlich richtig versus tatsächlich richtig – ist der Beitrag, den wir von Ihnen benötigen.

Diese Position ist bei SME Careers, einem schnell wachsenden Unternehmen für KI-Datendienste und einer Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das KI-Trainingsdaten für viele der weltweit führenden KI-Unternehmen und Foundation-Model-Labore bereitstellt. Ihre Arbeit trägt direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern.

Was Sie tun werden

• Produktionsrealistische CAD-Aufgaben verfassen: Aufgabenbriefings schreiben, die Arbeit widerspiegeln, die ein Engineering-Team tatsächlich zuweisen würde, ein Teil nach einer bemaßten Zeichnung modellieren, eine parametrische Familie auf Basis einer Tabellenkalkulation erstellen, Komponenten mit Paarungsbedingungen montieren, ein TechDraw-Blatt mit Schnitten und Toleranzen erstellen, Geometrie für die Fertigung oder den Export vorbereiten – eng genug abgegrenzt, dass das Ergebnis objektiv verifiziert werden kann.
• Experten-Demonstrationen aufzeichnen: Ihre eigene Umgebung für die Aufgabe einrichten (Referenzzeichnungen, Quelldateien, Workbenches und Add-ons vorhanden) und sich selbst dabei aufzeichnen, wie Sie sie mit den bereitgestellten Aufzeichnungswerkzeugen von Anfang bis Ende ausführen, wodurch eine vollständige Ablaufverfolgung von Aktionen, Schnittstellenstatus und Dateiänderungen entsteht.-
• Den Workflow Schritt für Schritt dokumentieren: Die von Ihnen ausgeführten Schritte in einer Form protokollieren, der ein anderer Engineer folgen und die er reproduzieren kann, in klarem professionellem Englisch.
• Verifikation und Erfolgskriterien definieren: Festlegen, welche Anforderungen das fertige Modell erfüllen muss – maßliche Korrektheit, vollständig bestimmte Skizzen, robuste Feature-Referenzen, ein Baum, der eine Parameteränderung übersteht – sowie die Zwischenmeilensteine, die echten Fortschritt markieren, und die plausiblen Irrwege, die nicht angerechnet werden sollten.
• Die Bandbreite der Schwierigkeit abdecken: Aufgaben von einzelnen Skizzen-und-Pad-Operationen bis hin zu langen, mehrstufigen Workflows erstellen, die Anwendungen übergreifen (eine aus einer PDF geöffnete Zeichnung, aus einer Tabellenkalkulation übernommene Maße, eine Ausgabe, die an einen Slicer übergeben wird, Mesh- oder STEP-Daten, die aus einem anderen Werkzeug hin- und zurückgeführt werden).
• Die Arbeit anderer prüfen und qualitätssichern: Für diejenigen, die in die QA wechseln, eingereichte Ablaufverfolgungen auf Aufgabenrealismus, Vollständigkeit der Aufzeichnung, Zuordnung von Schritten zu Aktionen und darauf prüfen, ob die angegebenen Erfolgskriterien für das erzeugte Modell tatsächlich gelten.
• Nach den Qualitätsstandards des Projekts arbeiten: Aufzeichnungen frei von persönlichen Informationen und vertraulicher Kundengeometrie halten, nur genehmigte Anwendungen verwenden und alle Arbeiten mit Ihrer eigenen Expertise erledigen; die Verwendung von Closed-Source-KI-Assistenten ist in diesem Projekt vertraglich untersagt.

Was Sie mitbringen

• 2–5 Jahre Berufserfahrung in mechanischem Design, Produktentwicklung, Fertigungstechnik oder einer vergleichbaren CAD-zentrierten Rolle (Vertrag, Studio, Inhouse oder freiberuflich).
• Echte FreeCAD-Kenntnisse, nicht nur allgemeine CAD-Erfahrung. Sie arbeiten fließend in Sketcher und Part Design, verstehen den Unterschied zwischen den Ansätzen Part und Part Design und wann jeder angemessen ist, und können ein Modell bauen, dessen Feature-Baum robust ist und nicht nur beim ersten Rendern korrekt.
• Solide Grundlagen der parametrischen Modellierung: vollständig bestimmtes Skizzieren, Bezugsebenen und lokale Koordinatensysteme, Ausdrücke und tabellenkalkulationsgesteuerte Parameter sowie ein Verständnis dafür, wie topologische Benennung nachgelagerte Referenzen beeinflusst.
• Praktische Fehlerbehebungsinstinkte – Sie können einen fehlschlagenden Constraint-Solver, eine überbestimmte Skizze, eine defekte Feature-Referenz nach einer stromaufwärtigen Bearbeitung und ein Boolean diagnostizieren, das an nicht-mannigfaltiger oder selbstschneidender Geometrie scheitert. Praktische Kenntnisse in mindestens zwei weiteren für reale Workflows relevanten FreeCAD-Workbenches (Assembly, TechDraw, Draft, Spreadsheet, FEM oder CAM/Path).
• Dateiformat-Flüssigkeit: STEP, IGES, BREP, STL/Mesh und die praktischen Konsequenzen des Wechsels zwischen Festkörper- und Mesh-Darstellungen.
• Einen Computer, auf dem Sie unsere Aufzeichnungswerkzeuge installieren und täglich arbeiten können: Windows 11, Ubuntu (X11) oder macOS. Chargen werden nach Betriebssystem zugewiesen, und es ist Hardware erforderlich, die FreeCAD komfortabel parallel zu einem Bildschirmrekorder ausführen kann.
• Komfort dabei, während der Arbeit per Bildschirm aufgezeichnet zu werden, und die Disziplin, persönliche Informationen und jegliche kundenvertrauliche Geometrie aus dem Bild zu halten.
• Englischkenntnisse: mindestens B2, mit der schriftlichen Klarheit, einen Workflow zu dokumentieren, den ein anderer Engineer reproduzieren kann.
• Fähigkeit, detaillierte Bewertungsraster konsequent anzuwenden und über viele ähnliche Aufgaben hinweg wiederholbare Qualitätsurteile zu fällen.
• Hoch detailorientiert und selbstgesteuert, mit starken asynchronen Arbeitsgewohnheiten für remote, flexibel getaktete Vertragsarbeit.

Was Sie tun werden

• KI-Trainingsinhalte entwickeln: Detaillierte Prompts zu verschiedenen Themen und Antworten erstellen, um das KI-Lernen anzuleiten und sicherzustellen, dass die Modelle ein umfassendes Verständnis vielfältiger Themen widerspiegeln.
• KI-Leistung optimieren: KI-Antworten bewerten und rangordnen, um die Genauigkeit, Flüssigkeit und kontextuelle Relevanz des Modells zu verbessern.
• Modellintegrität sicherstellen: KI-Modelle auf potenzielle Ungenauigkeiten oder Verzerrungen testen und ihre Zuverlässigkeit über Anwendungsfälle hinweg validieren.