Über die Stelle
Über die Rolle
Was wäre, wenn Ihre Expertise in maschinellem Lernen, statistischer Inferenz und Data Engineering direkt beeinflussen könnte, wie die fortschrittlichsten KI-Systeme der Welt über Daten schlussfolgern? Wir suchen erfahrene Data Scientists, die modernste KI-Modelle herausfordern, bewerten und verbessern – ihre blinden Flecken aufdecken, ihre Logik korrigieren und die Ground-Truth-Lösungen entwickeln, die sie intelligenter machen.
Dies ist eine vollständig remote und flexible Vertragsrolle. Keine vorherige Erfahrung in der KI-Branche erforderlich – nur fundiertes, praktisches Data-Science-Wissen und die Fähigkeit, dieses präzise zu vermitteln.
- Organisation: Alignerr
- Art: Stundenvertrag
- Standort: Remote
- Commitment: 10–40 Stunden/Woche
Was Sie tun werden
- Fortschrittliche Herausforderungen entwerfen — Komplexe, praxisnahe Data-Science-Probleme erstellen, die Hyperparameter-Optimierung, Bayes'sche Inferenz, Cross-Validation-Strategien, Dimensionsreduktion und mehr umfassen
- Ground-Truth-Lösungen verfassen — Rigorose, schrittweise technische Lösungen entwickeln, einschließlich Python/R-Skripten, SQL-Abfragen und mathematischen Herleitungen, die als definitive Referenzantworten für das KI-Training dienen
- KI-generierten Code prüfen — Modellausgaben mit Bibliotheken wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow auf Korrektheit, Effizienz und technische Fundiertheit bewerten
- Schlussfolgerungsfehler identifizieren — Logische Fehler in der KI-Schlussfolgerung erkennen – Data Leakage, Overfitting, unsachgemäßer Umgang mit unausgewogenen Datensätzen – und strukturiertes Feedback geben, das die Denkweise der Modelle verbessert
- Unabhängig arbeiten — Aufgabenbasierte Aufträge asynchron nach Ihrem eigenen Zeitplan erledigen
Wer Sie sind
- Sie streben einen Master- oder PhD-Abschluss in Data Science, Statistik, Informatik oder einem quantitativen Fach mit starkem Schwerpunkt auf Datenanalyse an oder besitzen diesen
- Sie sind tief vertraut mit zentralen ML-Konzepten — überwachtes/unüberwachtes Lernen, Deep Learning, probabilistische Modellierung und statistische Inferenz
- Sie arbeiten souverän mit Big-Data-Technologien (Spark, Hadoop) und/oder NLP-Frameworks
- Sie können komplexe algorithmische Konzepte und statistische Ergebnisse klar schriftlich vermitteln
- Sie sind präzise und gründlich — Sie erkennen Fehler in Codesyntax, mathematischer Notation und statistischen Schlussfolgerungen
- Keine vorherige Erfahrung in KI-Training oder Annotation erforderlich
Wünschenswert
- Erfahrung mit Datenannotation, Datenqualitäts-Pipelines oder Modellbewertungssystemen
- Kenntnisse in produktionsnahen Data-Science-Workflows — MLOps, CI/CD für Modelle oder Ähnliches
- Hintergrund in akademischer Forschung oder technischem Schreiben
Warum zu uns kommen
- Arbeiten Sie direkt an modernsten KI-Projekten Seite an Seite mit weltweit führenden Forschungslaboren
- Vollständig remote und flexibel — arbeiten Sie, wann und wo es Ihnen passt
- Freelance-Autonomie mit sinnvoller, intellektuell anregender Arbeit
- Direkter Austausch mit den fortschrittlichsten großen Sprachmodellen, die heute entwickelt werden
- Potenzial für laufende Verträge und erweiterte Projektmöglichkeiten, wenn neue Arbeiten starten