Über die Stelle
SWE – Maschinelles Lernen (Vertrag)
Labelbox • Remote (USA bevorzugt) *Gestalte die Daten, die Frontier-KI ermöglichen*
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Kurzfakten
- Beschäftigung | Stundenweise, Auftragnehmer ohne feste Laufzeit
- Zeitplan | Vollständig remote & asynchron (mind. 15 Std./Woche)
- Vergütungsspanne (USA) | \$25 – \$100 pro Stunde
- Startdatum | Laufend – Besetzung erfolgt mit Projektstart
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Deine Aufgaben
- KI-generierten Machine-Learning-Code (z. B. Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) auf Korrektheit, Effizienz, Skalierbarkeit und Klarheit prüfen und bewerten
- Hochwertige Machine-Learning-Lösungen für Modellierungs-, Datenverarbeitungs- und Deployment-Probleme unterschiedlicher Schwierigkeitsgrade erstellen
- Klare, entwicklerfreundliche Erklärungen für Architekturentscheidungen von Modellen, Codelogik und Problemlösungsstrategien verfassen
- Randfälle oder Mehrdeutigkeiten in Problemstellungen, Datensätzen oder KI-generierten Antworten identifizieren und melden
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Du passt perfekt, wenn
- Du fließend Englisch sprichst, über starke schriftliche Kommunikationsfähigkeiten verfügst und Machine-Learning-Konzepte und Code klar erklären kannst
- Du über fundierte Machine-Learning-Expertise verfügst: tiefe Vertrautheit mit ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn), Modellentwicklung, Datenvorverarbeitung und Best Practices für Deployment
- 3–5 Jahre Erfahrung mit Machine-Learning-Projekten, -Pipelines oder -Tools (z. B. Modelltraining, Evaluierung, MLOps, Cloud-Deployment) sind von Vorteil
- Du hast einen Bachelor-Abschluss (oder strebst ihn an) in Informatik oder einem verwandten Bereich. Master oder PhD bevorzugt, aber nicht erforderlich.
- Bonus: Erfahrung mit Datenlabeling, RLHF oder anderen KI-Trainingsprojekten
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Über die Rolle
- Flexible Arbeitsbelastung – arbeite von überall, nach deinem eigenen Zeitplan
- Hohe Wirkung – dein Handwerk verbessert direkt Modelle, die von führenden KI-Laboren & Fortune-500-Teams genutzt werden
- Klare Verantwortung – du weißt genau, wie Erfolg aussieht, und hast die Autonomie, ihn zu liefern
- Wachstumspotenzial – konstant leistungsstarke Mitarbeiter leiten neue Programme und betreuen eintretende SMEs
--- Interviewprozess
- Absolviere ein Screening mit Zara, unserer KI-Interviewerin auf Englisch, um mehr über deinen Hintergrund und deine Erfahrung zu erfahren.
- Domänenspezifisches Zara-Interview zur Bewertung deiner ML-Expertise, einschließlich ML-Algorithmen, Modelle und Trainingsstrategien. ---
Über Labelbox Labelbox entwickelt die Daten-Engine, die bahnbrechende KI beschleunigt. Unsere Plattform, unsere Expertenservices und unser Marktplatz ermöglichen es Teams, Daten so agil zu iterieren wie ihren Code, und ermöglichen sicherere, intelligentere Modelle im Produktivbetrieb. Wir werden von SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures, Databricks Ventures und Kleiner Perkins unterstützt und genießen das Vertrauen führender Forschungslabore und Unternehmen weltweit.
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Wir prüfen Bewerbungen laufend und werden dich kontaktieren, wenn dein Hintergrund zu einem aktiven Projekt passt.