Auf einen Blick
- Aufgaben: Bewerte KI-Ausgaben und stelle sicher, dass sie den Arbeitsabläufen entsprechen.
- Unternehmen: AuraOne, ein innovatives Unternehmen im Bereich maschinelles Lernen.
- Vorteile: Flexibles Remote-Arbeiten und wettbewerbsfähige Vergütung von 75 $/Stunde.
- Weitere Informationen: Ideal für Ph.Ds/Post-Docs, die ihre Expertise in einem dynamischen Umfeld einsetzen möchten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an realen Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in maschinellen Lernprozessen und starke Detailgenauigkeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75 - 75 € pro Stunde.
Machine Learning Expert (Ph.
Ds/Post-Docs) is a remote review track for evaluating AI outputs across machine learning specialist operations workflows.
Reviewers grade workflow correctness, policy adherence, and stakeholder fit; flag operational risk; and document the right next step so the modeling team can train on it.
Why this role matters
Machine Learning specialist operations AI has to fit into an actual day at work.
Aura One uses experienced operators to grade outputs the way a senior peer would -- checking workflow, policy, and the unwritten rules that decide whether a task actually gets done.
Responsibilities
- Review AI outputs against current machine learning specialist operations workflows, playbooks, and firm policy for Machine Learning Expert (Ph. Ds/Post-Docs) assignments.
- Grade tone, escalation logic, and stakeholder fit on a structured rubric.
- Flag operational risk, missed escalations, and policy-adherence gaps with severity tags.
- Capture the right next step so the modeling team can train on it.
- Adjudicate disputed treatments against published playbooks or firm guidance.
- Maintain reviewer-quality scores in inter-rater calibration cycles.
Qualifications
- Direct working experience in machine learning specialist operations on real teams for Machine Learning Expert (Ph. Ds/Post-Docs) work.
- Comfort applying multi-page rubrics consistently across long batches.
- Clear written reasoning that names the policy or workflow being applied.
- Strong attention to detail and the ability to flag when a prompt itself is the problem.
- Reliable async availability for at least 10 hours per week.
- Example tasks
- Grade a model's response to a real machine learning specialist operations ticket and rate workflow, tone, and escalation.
- Flag a missed escalation with the right severity tag and corrected next step.
- Adjudicate a disputed playbook call between two reviewers using firm guidance.
- Audit a 25-row batch for rubric consistency and report drift to the program lead.
- Nice to have
- Prior experience training, calibrating, or QA-ing operations teams.
- Familiarity with AI-assisted workflow tooling and its failure modes.
- Bilingual experience for cross-region operations.
Skills
- Operational review
- Policy adherence
- Workflow judgment Stakeholder communication
- Machine Learning specialist operations
- AI model evaluation
- Analytical thinking LLM experience
- Data annotation
- Literacy
- Presentation development AI
- Work model
Remote -- US-eligible. Remote · Independent specialist contractor. Employment type: CONTRACTOR. Applicants must be authorized to work from US.
Compensation
#J-18808-Ljbffr
Machine Learning Expert (Ph.Ds/Post-Docs) Arbeitgeber: AuraOne Human Data
AuraOne ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem Fokus auf kontinuierliches Lernen und Entwicklung fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, während es gleichzeitig flexible Arbeitsbedingungen und wettbewerbsfähige Vergütung bietet. Die Position als Machine Learning Expert (Ph.Ds/Post-Docs) ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre Expertise in einem bedeutenden Bereich einzubringen und aktiv zur Verbesserung von KI-gestützten Arbeitsabläufen beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Expert (Ph.Ds/Post-Docs) erhalten könntest
✨Mach deine Projekte sichtbar!
Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!
✨Netzwerke in der Data-Science-Community
Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.
✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen
Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!
✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen
Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Expert (Ph.Ds/Post-Docs) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!
Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.
Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!
Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der AuraOne Human Data tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von AuraOne Human Data beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AuraOne Human Data vorbereitet
✨Zeig deine besten Projektergebnisse!
Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Sei bereit für technische Fragen
Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.
✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.
✨Personalisiere dein Angebot
Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.
