Over de functie
In deze rol als externe contractor op uurbasis werk je als Jupyter Notebook-specialist (SME) en maak je realistische, uitdagende computeropdrachten met Jupyter Notebook, JupyterLab of notebookgebaseerde dataworkflows. Je ontwerpt praktische notebookopdrachten, documenteert ze duidelijk in SuperAnnotate, zorgt dat je setup de opdracht ondersteunt en neemt jezelf op terwijl je de opdracht op je computer uitvoert.
De opdrachten kunnen bestaan uit het maken van notebooks, het uitvoeren van Python-cellen, datacleaning, verkennende analyse, visualisatie, markdown-uitleg, package-imports, debugging, CSV-/Excel-verwerking, eenvoudige machine learning-workflows of reproduceerbare data-science-demonstraties. Je werk helpt geavanceerde AI-modellen te trainen zodat ze beter begrijpen hoe echte gebruikers notebookgebaseerde codeer- en data-analyseworkflows uitvoeren.
Deze rol is bij SME Careers, een snelgroeiend AI-datadienstverleningsbedrijf en dochteronderneming van SuperAnnotate, dat trainingsdata levert aan veel van 's werelds grootste AI-bedrijven en foundation-model-labs. Met je Jupyter Notebook-expertise draag je direct bij aan het verbeteren van 's werelds toonaangevende AI-modellen door ze te leren hoe echte gebruikers praktische data-, codeer-, analyse- en documentatieworkflows uitvoeren.
Wat je doet
- Realistische Jupyter Notebook-opdrachten maken: Bedenk realistische en uitdagende opdrachten die op de computer kunnen worden uitgevoerd met Jupyter Notebook of JupyterLab en documenteer de opdracht duidelijk in SuperAnnotate.
- De werkomgeving voorbereiden: Zorg dat je setup de opdracht ondersteunt, inclusief Jupyter dat beschikbaar is, datasets die zijn voorbereid, packages die zijn geïnstalleerd, notebooks die zijn aangemaakt en eventuele benodigde referenties die klaarstaan voordat je gaat opnemen.
- Uitvoering van de opdracht opnemen: Neem jezelf op terwijl je de Jupyter Notebook-opdracht op je computer uitvoert, volg de projectinstructies en zorg dat de workflow duidelijk, compleet en realistisch is.
- Context van de opdracht documenteren: Geef voldoende context, stappen, doelen, bestanden, datasetdetails en notities zodat beoordelaars begrijpen wat de opdracht is en hoe deze is uitgevoerd.
- Praktisch softwaregebruik demonstreren: Rond workflows af met Python-cellen, markdown-uitleg, datacleaning, pandas, grafieken, debugging, imports, bestandsverwerking, notebook-outputs of exports waar relevant.
- Kwaliteit van inzendingen waarborgen: Controleer je opname en documentatie vóór indiening om te zorgen dat de opdracht compleet, reproduceerbaar, begrijpelijk, realistisch en in lijn met de projectrichtlijnen is.
Wat we zoeken
- Praktijkervaring met Jupyter Notebook of JupyterLab voor Python, data-analyse, visualisatie, onderwijs, onderzoek, automatisering of documentatieworkflows.
- Engelse taalvaardigheid op B2-niveau of hoger om projectinstructies te begrijpen, opdrachten duidelijk te documenteren en met het projectteam te communiceren.
- Zich comfortabel voelen met computergebruik, bestandsbeheer, notebooks uitvoeren, packages installeren waar nodig, browser-/lokale omgevingen gebruiken en workflows opnemen.
- Vermogen om realistische en uitdagende Jupyter Notebook-opdrachten te bedenken die daadwerkelijke use cases voor data-analyse, coderen, onderwijs, onderzoek, rapportage of technische documentatie weerspiegelen.
- Sterk begrip van notebookbasisprincipes zoals codecellen, markdown-cellen, uitvoeringsvolgorde, kernels, imports, bestandspaden, pandas, grafieken, outputs en exports.
- Vermogen om te zorgen dat je setup de opdracht ondersteunt, inclusief Jupyter dat beschikbaar is, bestanden/datasets die zijn voorbereid, packages die zijn geïnstalleerd en eventuele benodigde referenties die klaarstaan voordat je gaat opnemen.
- Grote aandacht voor detail bij het voorbereiden van de opdracht, het uitvoeren van de workflow en het controleren dat de opname compleet en begrijpelijk is.
- Betrouwbaar, zelfstandig en in staat om consistente kwaliteit te leveren in een externe contractorworkflow op uurbasis across tijdzones.
- Aanvullende professionele vaardigheden zijn gewaardeerd, waaronder Python, data-analyse, machine learning, statistiek, onderzoek, onderwijs, coderen, rapportage of andere computergebaseerde workflows.