Auf einen Blick
- Aufgaben: Erstelle Callcenter-Szenarien und nimm Audio in Deutsch und Englisch auf.
- Unternehmen: DeepLLMData, spezialisiert auf hochwertige annotierte Daten für KI-Modelle.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten als Freelancer mit spannenden Projekten.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit deinen Sprachfähigkeiten und kreativem Input.
- Qualifikationen: Erfahrung im Callcenter, Transkription und Annotation erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 2000 - 3000 € pro Monat.
DeepLLMData spezialisiert sich auf die Bereitstellung von hochwertigen annotierten Daten für fortschrittliche maschinelle Lernmodelle. Unsere Expertise umfasst überwachte Feinabstimmung (SFT), verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF) und domänenspezifische Datendienste für STEM-Bereiche, PhDs, Mathematik sowie Bild- und Videoannotation. Wir unterstützen Spitzentechnologien mit Experten-Daten, die die Entwicklung modernster KI ermöglichen. Durch unsere qualifizierte Belegschaft arbeiten wir mit Kunden zusammen, um präzise und wirkungsvolle Datenlösungen zu liefern.
Wir suchen, um Callcenter-Szenarien zu erstellen und Audio in den Sprachen Deutsch und Englisch aufzunehmen. Nach der Aufnahme besteht die Anforderung auch darin, Transkriptionen durchzuführen.
Natur der Rolle: Freiberuflich und basierend auf den Projektbedürfnissen.
Rollenbeschreibung: Dies ist eine remote, freiberufliche Vertragsposition für einen Spezialisten mit Erfahrung im deutschen Callcenter für Annotationen großer Sprachmodelle (LLM). Zu den Aufgaben gehören die Verbesserung der Callcenter-Skripte und die Erstellung des Audios basierend auf den Skripten. Die Skripte müssen mit dem generierten Audio übereinstimmen. Die Rolle kann auch die Entwicklung linguistischer Richtlinien und die Aufrechterhaltung der Datenqualität während des gesamten Annotierungsprozesses umfassen.
Qualifikationen:
- Erfahrung im Callcenter mit Deutsch und Englisch.
- Erfahrung in Transkription und Annotation.
- Starke Aufmerksamkeit für Details, Sprachgenauigkeit und Qualitätskontrolle.
- Frühere Arbeit mit KI-/Datenannotierungstools ist von Vorteil.
- Effektive Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Fristen einzuhalten.
- Bachelor-Abschluss.
Call center / Voice processing specialist- German Arbeitgeber: DeepLLMData
DeepLLMData ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Entwicklung zu arbeiten. Mit einem flexiblen, projektbasierten Arbeitsmodell und der Chance, in einem dynamischen Team von Experten zu lernen und zu wachsen, fördern wir eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation. Unsere remote Arbeitsweise ermöglicht es Ihnen, von überall aus zu arbeiten und gleichzeitig an bedeutenden Projekten teilzuhaben, die die Zukunft der Technologie gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Call center / Voice processing specialist- German erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Schicke ihnen eine Nachricht und stelle Fragen zu ihren Erfahrungen – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Einblicke geben.
✨Tipp Nummer 2
Mach dich bereit für Vorstellungsgespräche! Übe häufige Fragen und bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeiten im Call Center und in der Transkription zeigen. Je besser du vorbereitet bist, desto selbstbewusster wirst du auftreten.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unser Netzwerk! Wenn du über unsere Website bewirbst, hast du die Möglichkeit, direkt mit uns in Kontakt zu treten. Wir können dir helfen, den besten Weg zu finden, um deine Bewerbung hervorzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für KI und Datenannotation! Sprich darüber, wie wichtig dir die Qualität der Daten ist und wie du dazu beitragen kannst, die Skripte und Audioaufnahmen zu verbessern. Das wird bei den Arbeitgebern gut ankommen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Call center / Voice processing specialist- German mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, bei uns zu arbeiten. Authentizität kommt immer gut an!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, wenn du dir unsicher bist!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Sprache aus der Stellenbeschreibung in deiner Bewerbung. So zeigst du, dass du die Anforderungen verstanden hast und genau weißt, was wir suchen. Das macht einen großen Unterschied!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DeepLLMData vorbereitet
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen im Call Center und in der Transkription dazu passen. So kannst du gezielt auf Fragen eingehen und deine relevanten Fähigkeiten hervorheben.
✨Bereite Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten in der Sprachverarbeitung und Annotation zeigen. Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, wird das deinem Gesprächspartner helfen, sich ein besseres Bild von deinen Kompetenzen zu machen.
✨Sprich die Sprache
Da die Position sowohl Deutsch als auch Englisch erfordert, solltest du sicherstellen, dass du in beiden Sprachen kommunizieren kannst. Übe, wichtige Punkte in beiden Sprachen zu formulieren, um deine Sprachkenntnisse zu demonstrieren und zu zeigen, dass du für die Rolle geeignet bist.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Firma und der Rolle. Du könntest zum Beispiel nach den Tools fragen, die für die Annotation verwendet werden, oder nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat.
