Über die Stelle
Vergütung: 60–120 USD/Stunde entsprechend, gezahlt pro akzeptierter Aufgabe
Standort: Weltweit, vollständig remote
Beschäftigungsart: Auftragnehmer
Zeitaufwand: 15+ Stunden pro Woche
Zeitplan: Flexibel
micro1 sucht außergewöhnliche Open-Source-Mitwirkende zur Unterstützung eines KI-Trainingsprojekts mit Fokus auf komplexe technische Workflows aus der Praxis.
In dieser Rolle nutzen Sie Ihre Programmier- und Fachkenntnisse, um anspruchsvolle Aufgaben in Softwareentwicklung, maschinellem Lernen, Wissenschaft, Hardware oder Ingenieurwesen zu erstellen, zu lösen, zu prüfen und zu validieren. Ihre Arbeit trägt dazu bei, dass fortschrittliche KI-Systeme besser schlussfolgern, Code schreiben, technische Werkzeuge nutzen und langfristige Projekte abschließen können.
Vorerfahrung im KI-Training ist nicht erforderlich. Wir suchen in erster Linie Kandidaten mit starker, öffentlich nachprüfbarer technischer Arbeit.
Woran Sie arbeiten werden
- Erstellen realistischer technischer Aufgaben auf Basis professioneller, wissenschaftlicher oder ingenieurtechnischer Workflows.
- Aufbau reproduzierbarer Aufgabenumgebungen, Referenzlösungen, Tests und objektiver Bewertungskriterien.
- Prüfung KI-generierter Arbeit auf Korrektheit, Vollständigkeit und technische Qualität.
- Diagnose von Modellfehlern und Erläuterung, warum ein Ansatz oder Ergebnis falsch ist.
Erforderliche Qualifikationen
- Ausgeprägte Programmierfähigkeiten, einschließlich praktischer Kenntnisse in Python.
- Bedeutende Beiträge zu Open-Source-Software oder substanzielle eigene öffentliche Projekte.
- Erfahrung in mindestens einem relevanten Bereich, darunter:
- Softwareentwicklung
- Maschinelles Lernen oder Datenwissenschaft
- Wissenschaftliches Rechnen
- Hardware, eingebettete Systeme oder Elektronik
- Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik, Bauingenieurwesen, Chemieingenieurwesen oder Elektrotechnik
- Entwicklerwerkzeuge, Infrastruktur, Automatisierung oder Sicherheit
Öffentlicher Kompetenznachweis
Bewerber sollten öffentlich nachprüfbare Nachweise vorlegen können, wie zum Beispiel:
- Bedeutende gemergte Beiträge zu etablierten Repositories
- Verantwortung als Maintainer oder Kern-Mitwirkender
- Umfangreiche eigene Repositories oder technische Werkzeuge
- Beiträge zu wissenschaftlicher oder ingenieurtechnischer Software
- Öffentlicher Code zur Unterstützung veröffentlichter Forschung
- Beiträge zu Implementierung, Debugging, Tests, Performance, Infrastruktur, Simulation oder Datenverarbeitung
Forks, reine Tutorial-Repositories, oberflächliche Dokumentationsänderungen, Beitragszahlen oder ausschließlich KI-generierte Repositories sind nicht ausreichend.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung in der Konzeption technischer Tests, Benchmarks, Bewertungsaufgaben oder reproduzierbarer Umgebungen.
- Erfahrung in der Prüfung von Code oder technischen Beiträgen anderer.
- Wettbewerbsergebnisse, Publikationen, öffentliche technische Fachtexte oder sonstige Nachweise von Expertise.
- Frühere Erfahrung mit Beiträgen zu komplexen Projekten über einen längeren Zeitraum.
Bewerbungsprozess
- Reichen Sie Ihre Bewerbung und öffentliche technische Profile ein.
- Absolvieren Sie ein KI-Interview, das technische Prüfungen und Integritätsprüfungen umfasst.
- Durchlaufen Sie eine Prüfung durch den Einstellungsmanager.
- Wenn Sie ausgewählt werden, absolvieren Sie das Projekt-Onboarding und beginnen mit Ihrer ersten zugewiesenen Aufgabe.
Vergütung
Die Vergütung erfolgt ergebnisbasiert. Experten werden für Aufgaben bezahlt, die den Projektspezifikationen und Qualitätsanforderungen entsprechen. Der Zeitaufwand pro Aufgabe variiert je nach Komplexität und Arbeitsweise des Experten.