Über die Stelle
Vergütung: 60–120 USD/Stunde entsprechend, gezahlt pro akzeptierter Aufgabe
Standort: Weltweit, vollständig remote
Anstellungsart: Auftragnehmer
Zeitaufwand: 15+ Stunden pro Woche
Zeitplan: Flexibel
micro1 sucht Computational Engineers mit früherer beruflicher Erfahrung im KI-Training oder in der Modellbewertung zur Unterstützung eines Projekts zur Verbesserung fortgeschrittener KI-Systeme.
Sie nutzen Ihre Ingenieursexpertise und Programmierfähigkeiten, um anspruchsvolle technische Aufgaben zu erstellen, modellgenerierten Code und Analysen zu bewerten, Fehler zu identifizieren und objektive Maßstäbe für korrekte Lösungen festzulegen. Diese Rolle richtet sich an Kandidaten, die substanzielle KI-Trainingsarbeit mit ingenieurwissenschaftlichen oder anderen technischen Inhalten abgeschlossen haben.
Woran Sie arbeiten werden
- Erstellen realistischer computergestützter Ingenieursaufgaben, die fortgeschrittene KI-Modelle herausfordern.
- Entwickeln von Aufgabenanweisungen, reproduzierbaren Umgebungen, Referenzlösungen und Bewertungskriterien.
- Bewerten von modellgeneriertem Code, Berechnungen, Simulationen, Designs, Analysen und technischen Ergebnissen.
Erforderliche Qualifikationen
- Frühere bezahlte Erfahrung im Trainieren, Bewerten, Benchmarking oder Verbessern von KI-Systemen bei ingenieurwissenschaftlichen oder technischen Aufgaben.
- Tiefgehende Expertise in mindestens einer relevanten Ingenieursdisziplin.
- Ausgeprägte Programmier- oder Skriptfähigkeiten, wobei Python stark bevorzugt wird.
- Praktische Erfahrung mit computergestützten Methoden für Ingenieursanalysen, Simulation, Modellierung, Optimierung, Tests, Automatisierung oder Datenverarbeitung.
- Erfahrung im Erstellen oder Validieren technischer Ergebnisse mit klaren und reproduzierbaren Antworten.
Relevante Fachrichtungen können Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik, Elektro- und Computertechnik, Elektronik und eingebettete Systeme, Chemie- und Verfahrenstechnik, Bau- und Strukturtechnik, Fertigungs- und Industrie technik, Robotik und Regelungstechnik, Energiesysteme sowie Biomedizintechnik umfassen.
Öffentlicher Kompetenznachweis
Starke Bewerber sollten Nachweise vorlegen wie:
- Designs, die in die Produktion überführt wurden
- Simulationen, die gegen Testdaten validiert wurden
- Komplexe Ingenieursausfälle, die persönlich diagnostiziert wurden
- Patente, Veröffentlichungen oder technische Berichte
- Öffentlicher Ingenieurscode, Skripte, Modelle oder Simulationen
- Beiträge zu Open-Source-Hardware oder Ingenieursoftware
- Ergebnisse von Ingenieurwettbewerben
- Reproduzierbare Notebooks, Benchmarks oder technische Projekte
Vertrauliches Arbeitgeber- oder Kundenmaterial sollte nicht geteilt werden.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung im Erstellen von KI-Trainingsaufgaben, Referenzlösungen, Bewertungsrastern, Grading-Skripten oder Benchmark-Problemen.
- Erfahrung im Prüfen technischer Einreichungen anderer KI-Trainer.
- Ein Master-Abschluss, PhD oder substanzielle Berufserfahrung in einer relevanten Ingenieursdisziplin.
- Erfahrung mit Kommandozeilenwerkzeugen, Skriptschnittstellen, Konfigurationsdateien, Solver-APIs oder programmatischer Ingenieursoftware.
- Erfahrung im Validieren computergestützter Ergebnisse gegen Berechnungen, Simulationen, Messungen oder physische Tests.
- Frühere Erfahrung mit langfristigen oder agentischen KI-Bewertungen.
- Verfügbarkeit für einen sofortigen Beginn.
Bewerbungsprozess
- Reichen Sie Ihre Bewerbung, Ihre KI-Trainingserfahrung, Ihre Fachrichtung und öffentliche technische Nachweise ein.
- Absolvieren Sie ein KI-Interview mit technischen und Integritätsprüfungen.
- Absolvieren Sie eine Prüfung durch den Hiring Manager.
- Bei Auswahl absolvieren Sie das Projekt-Onboarding und beginnen mit Ihrer ersten zugewiesenen Aufgabe.
Vergütung
- Die Vergütung ist ergebnisbasiert. Experten werden für Aufgaben bezahlt, die den Projektspezifikationen und Qualitätsanforderungen entsprechen. Aufgabenverfügbarkeit und Bearbeitungszeit können variieren.