Auf einen Blick
- Aufgaben: Bewerte und verbessere KI-generierte Inhalte im Bereich maschinelles Lernen.
- Unternehmen: 10x.team verbindet Expertenfreelancer mit führenden KI-Labors.
- Vorteile: Flexible, remote Freelance-Arbeit mit Zugang zur internen AI Academy.
- Weitere Informationen: Strukturierte Aufgaben und kontinuierliche Möglichkeiten zur Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Trage aktiv zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme bei und erweitere deine Fähigkeiten.
- Qualifikationen: Erfahrener Machine Learning Engineer mit umfassender Berufserfahrung in der EU oder UK.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 40 - 60 € pro Stunde.
Freelance | 8–20 hrs/week | Remote (EU/UK)
Sind Sie ein erfahrener Machine Learning Engineer, der instinktiv Lücken im AI-Denken erkennt und die komplexen Realitäten der ML-Praxis versteht? Haben Sie 8 bis 20 Stunden pro Woche verfügbar, neben Ihrem Hauptjob oder Beratungsprojekten? Schließen Sie sich uns an, um zu gestalten, wie KI maschinelles Lernen in großem Maßstab versteht und anwendet.
Über die Rolle
10x.team verbindet erfahrene Freiberufler mit führenden KI-Labors, die Modelle der nächsten Generation entwickeln. Wir suchen sachkundige Machine Learning Engineers mit Sitz in der EU oder im Vereinigten Königreich, um die Genauigkeit, Tiefe und reale Relevanz von KI-gestützten Systemen zu verbessern.
Was Sie tun werden:
- Überprüfen und Verfeinern von KI-generierten Ausgaben im Zusammenhang mit maschinellem Lernen, Modellentwicklung, Implementierung und praktischen Aspekten der Ingenieurarbeit
- Bewerten von KI-Antworten auf technische Genauigkeit, Praktikabilität und Einhaltung realer Anforderungen
- Erstellen realistischer ML-Szenarien basierend auf Ihrer direkten Berufserfahrung
- Szenariovariationen aus verschiedenen Perspektiven erstellen (z. B. Ingenieur, Produktmanager, Kunde oder Stakeholder)
- Identifizieren von Lücken, Versäumnissen oder schwachen Argumentationen in KI-generierten Ingenieureinhalten
In einfachen Worten:
Sie werden KI-generierte Inhalte bewerten und verbessern, um sicherzustellen, dass sie wahres ML-Ingenieurdenken, authentische Dokumentation und praktische Verfahren widerspiegeln. Anstatt traditionelle Ingenieurprojekte durchzuführen, wenden Sie Ihr Fachwissen an, um KI-Systemen zu helfen, den Prozess des maschinellen Lernens im großen Maßstab zu verstehen und zu argumentieren.
Wer Sie sind:
- Ein Senior-Level Machine Learning Engineer mit umfangreicher Berufserfahrung in der EU oder im Vereinigten Königreich
- Erfahren in der Beratung, Vorbereitung und Durchführung von Projekten im Bereich maschinelles Lernen und Modellbereitstellungen
- Versiert in der Bewertung von Algorithmen, Implementierung und Einhaltung von Spezifikationen
- Selbstständig und in der Lage, strukturiertes, kritisches Feedback zu geben
- Verfügbar für 8–20 Stunden pro Woche, mit schneller Verfügbarkeit
Warum beitreten?
- Flexible, vollständig remote Freiberuflerarbeit, die zu Ihren aktuellen Verpflichtungen passt
- Wenden Sie Ihr ML-Ingenieurwissen in einer sich schnell entwickelnden, hochwirksamen KI-Umgebung an
- Tragen Sie direkt zum Aufbau fortschrittlicher KI-gestützter Ingenieursysteme bei
- Kostenloser Zugang zu unserer internen KI-Akademie zur weiteren Entwicklung Ihrer KI-Fähigkeiten
- Klare Einarbeitung, strukturierte Aufgaben und laufende Möglichkeiten zur Zusammenarbeit
So bewerben Sie sich:
Um Ihre Bewerbung abzuschließen, erhalten Sie direkt nach der Bewerbung eine E-Mail mit einem Link zu:
- Eine kurze schriftliche Bewertung
- Ein kurzes KI-gestütztes Interview
- Eine schnelle Überprüfung der Compliance (Zugangsdaten & Identität)
Wichtig: Ihre Bewerbung ist erst abgeschlossen, wenn Sie diese Schritte über den Link in der E-Mail abgeschlossen haben.
Nach erfolgreicher Einarbeitung sind Sie berechtigt, an bevorstehenden Projekten teilzunehmen, sobald sie verfügbar sind.
Schließen Sie sich uns an, um das Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen der fortschrittlichsten KI-Modelle der Welt zu gestalten!
Machine Learning Engineer - AI Trainer - Freelance - 8-20 hrs/week Arbeitgeber: 10x.Team
10x Team ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Flexibilität des Remote-Arbeitens bietet und gleichzeitig die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich Wettbewerbsrecht und KI zu arbeiten. Unsere offene und unterstützende Unternehmenskultur fördert das Wachstum und die Entwicklung jedes Einzelnen, während wir innovative Lösungen für komplexe rechtliche Herausforderungen entwickeln. Mit einem Fokus auf Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen sind wir bestrebt, eine bedeutungsvolle und erfüllende Arbeitsumgebung zu schaffen.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei 10x.Team zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Machine Learning Engineer - AI Trainer - Freelance - 8-20 hrs/week bei 10x.Team gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 10x.Team vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für 10x.Team entscheidend sein!
