Ökonometrie-Dozent:in

$35–$70/Stunde USDAlignerrArbeitsort: Rio De JaneiroRemoteOffen für Einwohner der USA

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Auf einen Blick

Sie prüfen und validieren ökonometrische Fragen, Modelle und Erklärungen in KI-Trainingsdatensätzen, bewerten die statistische Genauigkeit und geben strukturiertes Feedback zur Verbesserung der Modellausgaben. Sie benötigen 3+ Jahre Erfahrung im Unterrichten von Ökonometrie, quantitativer Ökonomie oder verwandten Bereichen.

Von KI aus der Originalanzeige zusammengefasst.

  • Remote · 10–40 Stunden pro Woche
  • Entspricht den typischen $60/Stunde USD für ähnliche Stellen auf Alignerr Zum Vergütungsvergleich ↓
  • Veröffentlicht am 3. Nov. 2026

Über die Stelle

Über die Rolle

Wir suchen erfahrene Ökonometrie-Dozent:innen und quantitative Ökonom:innen, die dabei helfen, zu gestalten, wie KI statistische und wirtschaftliche Analysen versteht und durchdenkt. Ihre Expertise beeinflusst direkt die Qualität KI-generierter ökonometrischer Inhalte – von Regressionsmodellen bis zur kausalen Inferenz – und hat echten Einfluss darauf, wie die nächste Generation von KI-Systemen über Daten denkt.

  • Organisation: Alignerr (Powered by Labelbox)
  • Art: Vertrag auf Stundenbasis
  • Standort: Remote
  • Zeitaufwand: 10–40 Stunden/Woche

Was Sie tun

  • Ökonometrische Fragen, Modelle und Erklärungen in KI-Trainingsdatensätzen prüfen und validieren
  • Statistische Genauigkeit, zugrunde liegende Annahmen und Interpretation quantitativer Ergebnisse bewerten
  • Fehler, logische Lücken und Randfälle in KI-generierter wirtschaftlicher Argumentation identifizieren
  • Klares, strukturiertes Feedback zur Verbesserung von Modellausgaben und Erklärungsqualität geben
  • Ihre praktische Lehrerfahrung einsetzen, um sicherzustellen, dass Inhalte sowohl technisch rigoros als auch leicht verständlich sind
  • Unabhängig und asynchron nach einem Zeitplan arbeiten, der zu Ihrem Leben passt

Wer Sie sind

  • 3+ Jahre Erfahrung in der Lehre von Ökonometrie, quantitativer Ökonomie oder verwandten Bereichen
  • Fundierte Kenntnisse in Regressionsanalyse, kausaler Inferenz und zentralen statistischen Methoden
  • In der Lage, quantitatives Denken auf Expertenniveau klar zu bewerten und zu artikulieren
  • Sicher im präzisen und konsistenten Prüfen strukturierter, technischer Inhalte
  • Selbstmotiviert und zuverlässig bei der unabhängigen Arbeit an aufgabenbasierten Aufträgen

Wünschenswert

  • Master- oder Doktorgrad in Wirtschaftswissenschaften, Statistik oder einem verwandten quantitativen Fach
  • Praktische Erfahrung mit statistischen Tools wie R, Stata oder Python
  • Vorerfahrung mit KI-Modellbewertung oder Datenannotations-Workflows

Warum bei uns arbeiten

  • An bahnbrechenden KI-Projekten mit führenden Forschungsorganisationen arbeiten
  • Vollständig remote und flexibel — arbeiten Sie nach Ihrem eigenen Zeitplan, von überall aus
  • Freelance-Vorteile: Autonomie, intellektuelle Vielfalt und globale Zusammenarbeit
  • Zu sinnvoller Arbeit beitragen, die prägt, wie KI über Wirtschaft und Daten denkt
  • Möglichkeit auf fortlaufende Arbeit und Vertragsverlängerung
Bewerberländer
Offen für Einwohner der USA

Diese Remote-Stelle nennt keine geografische Einschränkung, daher können sich Einwohner der USA bewerben. Weitere Anforderungen finden Sie in der Originalanzeige.

Arbeitsmodell
Remote
Angegebener Arbeitsort
Rio De Janeiro
Ursprünglich veröffentlicht
2026-11-03
Zuletzt geprüft

So schneidet diese Vergütung ab

Wissenschaft: typischer Stundensatz auf jeder Plattform, November 2026.

Diese Stelle $35–$70/Stunde USDTypisch bei Alignerr $60/Stunde USDTypisch über alle Plattformen $53/Stunde USD

  • AlignerrDiese Plattform$60/Stunde USD129 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $50–$83/Stunde USD
  • micro1$90/Stunde USD17 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $68–$90/Stunde USD
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  • Anyone AI$40/Stunde USD92 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $40–$40/Stunde USD

Basierend auf 376 stundenweise bezahlten Stellen, gelistet im November 2026. Aufgaben- und Projektsätze sind nicht enthalten. Jede Plattform legt ihre Vergütung selbst fest.

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