Über die Stelle
Rollenbezeichnung: Datenanalyst/-in (KI-Evaluierung)
Art der Rolle: Freiberuflich
Standort: Remote, mit Sitz in den USA.
micro1 beauftragt Datenanalystinnen und -analysten, die ihr Wissen und ihre Expertise in ein Datenqualitätsprojekt eines Kunden einbringen. In dieser Rolle setzen Sie Ihre Expertise ein, um KI-Systeme der nächsten Generation zu trainieren. Ihre Arbeit prägt, wie Modelle lernen, schlussfolgern und Leistung erbringen – durch hochwertigen, praxisnahen Input. Vorherige KI-Erfahrung ist nicht erforderlich – entscheidend ist Ihr Fachwissen.
Arbeitsumfang
- Prüfen Sie Datensätze und detaillierte Aufgabenergebnisse auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Einhaltung der Richtlinien.
- Erkennen und markieren Sie Inkonsistenzen, Fehler und Ergebnisse, die von den vorgegebenen Anweisungen abweichen.
- Wenden Sie strukturierte Bewertungsraster (Rubrics) und Evaluierungskriterien konsequent über große Datensätze hinweg an.
- Üben Sie fundiertes Urteilsvermögen aus und dokumentieren Sie die Begründung in mehrdeutigen Szenarien, in denen Richtlinien unklar sind.
- Eskalieren Sie Muster oder wiederkehrende Datenprobleme zur weiteren Analyse, anstatt sie einzeln zu bearbeiten.
- Geben Sie klares, umsetzbares schriftliches und mündliches Feedback, das Probleme genau benennt und Lösungswege vorschlägt.
- Bewahren Sie akribische Detailgenauigkeit, während Sie umfangreiche, repetitive Datenprüfungsaufgaben bearbeiten.
Wünschenswerte Qualifikationen
- 3–5+ Jahre Erfahrung in Datenprüfung, Datenqualität, Qualitätssicherung oder analytischen Rollen.
- Nachgewiesene Expertise im Prüfen, Validieren und kritischen Beurteilen von Daten oder Arbeitsergebnissen anhand expliziter Kriterien.
- Außergewöhnliche Fähigkeit, detaillierte schriftliche Anweisungen zu befolgen und komplexe Bewertungsraster präzise anzuwenden.
- Nachgewiesener sicherer Umgang mit Mehrdeutigkeit, einschließlich der Fähigkeit, begründbare Entscheidungen zu treffen, wenn Richtlinien unvollständig sind.
- Hochentwickelte Detailgenauigkeit und Fähigkeit zur Fehlererkennung bei repetitiven oder umfangreichen Arbeiten.
- Ausgeprägte schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, um Ergebnisse zu dokumentieren und Feedback zu geben.
- Grundlegende Sicherheit im Umgang mit Tabellenkalkulationen (Sortieren, Filtern, einfache Formeln); SQL oder praktische Datenabfragen sind ein Plus.
- Erfahrung mit Datenannotation, Labeling oder rubrikbasierter Evaluierung ist von Vorteil.