Über die Stelle
Labelbox • Remote (USA bevorzugt) *Gestalte die Daten, die führende KI antreiben*
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Auf einen Blick
- Engagement | Stundenweise, Contractor auf Abruf
- Zeitplan | Vollständig remote & asynchron (mind. 15 Std./Woche)
- Vergütungsspanne (USA) | \$25 – \$100 pro Stunde
- Startdatum | Laufend — Besetzung mit Projektstart
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Was du machst
- Datenannotation: Mathematische Ausdrücke, Gleichungen, Beweise, Textaufgaben und andere relevante Daten präzise kennzeichnen und kategorisieren.
- Konzeptzuordnung: Mathematische Konzepte verbinden und Beziehungen zwischen verschiedenen Bereichen der Mathematik herstellen, damit KI-Modelle die zugrunde liegende Struktur des Fachs verstehen.
- Problemlösungsverifizierung: Von KI generierte Lösungen mathematischer Probleme analysieren, Fehler identifizieren und Feedback zur Verbesserung der Modellgenauigkeit geben.
- Curriculumentwicklung: Zur Entwicklung umfassender Trainingsdatensätze beitragen, die ein breites Spektrum mathematischer Konzepte und Schwierigkeitsstufen abdecken.
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Du passt perfekt, wenn
- Du tiefe Expertise in Mathematik mitbringst (Forschung, Lehre oder angewandte Problemlösung)
- Du komplexe Daten-, Bildungs- oder technische Inhalte erstellt oder geprüft hast
- Du Konzepte klar vermittelst und Freude daran hast, Theorie in die Praxis umzusetzen
- Bonus: Erfahrung mit Datenkennzeichnung, RLHF oder anderen KI-Trainingsprojekten
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Über die Rolle
- Flexibles Arbeitspensum — 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 zu liefern
- Wachstumspotenzial — konstant leistungsstarke Personen leiten neue Programme und betreuen neue SMEs
--- Bewerbungsprozess
- Absolviere ein Screening mit Zara, unserer KI-Interviewerin, auf Englisch, um mehr über deinen Hintergrund und deine Erfahrung zu erfahren.
- Fachspezifisches Zara-Interview zur Bewertung deines Verständnisses grundlegender mathematischer Prinzipien, der Analyse komplexer mathematischer Prozesse und der Anwendung theoretischer Rahmenwerke auf reale Szenarien. ---
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 Code – für sicherere, intelligentere Modelle im Produktivbetrieb. Wir werden von SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures, Databricks Ventures und Kleiner Perkins unterstützt und von führenden Forschungslaboren und Unternehmen weltweit vertraut.
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Wir prüfen Bewerbungen laufend und melden uns bei dir, wenn dein Hintergrund zu einem aktiven Projekt passt.