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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Label and annotate diverse data types to enhance machine learning models.
- Arbeitgeber: Join Delivery Hero, a leader in global delivery services impacting millions of users.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy hybrid work, 27 days holiday, educational budget, and wellness programs.
- Warum dieser Job: Be part of innovative projects that improve customer experiences and drive growth.
- Gewünschte Qualifikationen: Pursuing or recently graduated with a degree in Business, Engineering, or related fields.
- Andere Informationen: Flexible hours, supportive culture, and commitment to diversity and inclusion.
Wir suchen einen Praktikanten als Datenlabeler (Türkisch), um unser Discovery-Team auf unserer Reise zu unterstützen, stets erstaunliche Erlebnisse zu bieten. Bei Delivery Hero wirst du die globale Verbraucherfahrung für Millionen von Nutzern mitgestalten. Deine Arbeit wird direkten Einfluss darauf haben, wie wir Kunden gewinnen und halten, indem wir datengestützte personalisierte Interaktionen schaffen, die sie immer wieder zurückbringen.
Als Teil unseres Consumer-Teams wirst du die Kundenzufriedenheit steigern und das globale Wachstum sowie die Rentabilität durch innovative Projekte vorantreiben.
Die Global Discover sucht eine detailorientierte und motivierte Person, die als Datenlabeler beitritt. In dieser Rolle spielst du eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz unserer maschinellen Lernmodelle. Wenn du ein gutes Auge für Details hast und gerne mit vielfältigen Daten arbeitest, ermutigen wir dich zur Bewerbung!
In dieser Rolle wirst du:
- Verschiedene Datentypen, einschließlich Bilder, Texte, Audio und Video, genau labeln und annotieren.
- Uns dabei helfen, die Datenqualität und Konsistenz aufrechtzuerhalten, was sich direkt auf die Sucherfahrung der Nutzer auswirkt, indem du dich an die festgelegten Richtlinien hältst.
- Mit dem Team zusammenarbeiten, um Labeling-Diskrepanzen zu identifizieren und zu lösen.
- Feedback zu den Labeling-Richtlinien geben und Verbesserungen vorschlagen.
Qualifikationen:
- Derzeit ein Bachelor- oder Masterstudium in einem verwandten Bereich: Wirtschaft/Finanzen/Rechnungswesen/Ingenieurwesen oder kürzlich abgeschlossen.
- Fähigkeit, mit vielen Datenressourcen und Dokumenten umzugehen.
- Fließend in gesprochenem und geschriebenem Englisch und Türkisch.
- Verfügbarkeit von 20 Stunden pro Woche für 6 Monate.
- Schön zu haben: Interesse an Konzepten des maschinellen Lernens.
- Erfahrung mit spezifischen Datenlabeling-Tools.
Zusätzliche Informationen:
Was ist für dich drin:
- 27 Tage Urlaub (anteilig) mit einem zusätzlichen Tag im 2. und 3. Jahr der Anstellung.
- Wir unterstützen dich bei deiner persönlichen Entwicklung und Karrierewachstumsmöglichkeiten: 1.000 € Bildungsbudget, Sprachkurse, Unterstützung für Eltern und Zugang zur Udemy Business-Plattform, um eine Vielzahl von Online-Kursen zu erkunden.
- Gesundheitschecks, Meditation, Yoga, Fitnessstudio und Fahrradsubvention.
- Mitarbeiteraktienplan, Sabbatical-Bank, Rabatt auf öffentliche Verkehrstickets, Lebens- und Unfallversicherung, betriebliche Altersvorsorge.
- Digitale Essensgutscheine, Essensgutscheine, Unternehmensrabatte.
Bist du bereit, unserem Team beizutreten? Wenn du begeistert bist, zu wachsen, zusammenzuarbeiten und Teil der weltweit führenden Lieferplattform zu sein, würden wir uns freuen, von dir zu hören. Bewirb dich noch heute!
Wir glauben, dass Vielfalt und Inklusion der Schlüssel zur Schaffung eines aufregenden Produkts sowie einer großartigen Kunden- und Mitarbeitererfahrung sind. Dies beginnt mit der Einstellung, daher diskriminieren wir nicht aufgrund von Rassenidentitäten, religiösen Überzeugungen, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlechtsidentitäten oder -ausdrücken, sexuellen Orientierungen, Alter, Familienstand oder Behinderungen oder einem anderen Aspekt, der dich ausmacht. Wir ermutigen dich, uns wissen zu lassen, ob du besondere Vorkehrungen oder spezifische Unterstützung benötigst, um ein reibungsloses Vorstellungsgespräch zu gewährleisten – gib dies einfach in deiner Bewerbung an. Du kannst auch gerne deine Pronomen (er/sie/they) von Anfang an mitteilen, damit wir dich respektvoll von unserem ersten Kontakt an ansprechen können.
Intern Data Labeler Turkish Arbeitgeber: Dr Jobs
Kontaktperson:
Dr Jobs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Intern Data Labeler Turkish
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, Kommilitonen oder Professoren, die möglicherweise Kontakte zu Delivery Hero haben. Oft können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über die neuesten Trends im Bereich Machine Learning und Datenanalyse. Zeige in Gesprächen, dass du ein echtes Interesse an diesen Themen hast und bereit bist, dazuzulernen.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf mögliche technische Fragen vor, die sich auf Datenlabeling und -annotation beziehen könnten. Vertrautheit mit gängigen Tools kann dir einen Vorteil verschaffen.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, deine Sprachkenntnisse in Englisch und Türkisch während des Interviews unter Beweis zu stellen. Übe, klare und präzise Antworten zu geben, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Intern Data Labeler Turkish
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben des Intern Data Labeler. Überlege, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu diesen Anforderungen passen.
Betone relevante Fähigkeiten: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Fähigkeiten im Umgang mit Daten hervor. Wenn du Erfahrung mit Datenkennzeichnung oder maschinellem Lernen hast, stelle sicher, dass dies klar erkennbar ist.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und was dich motiviert, Teil des Discovery-Teams bei Delivery Hero zu werden. Zeige deine Begeisterung für die Verbesserung der Nutzererfahrung.
Sprache und Formatierung: Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben in einheitlicher Sprache verfasst sind. Verwende klare und präzise Formulierungen und achte auf eine professionelle Formatierung, um einen guten ersten Eindruck zu hinterlassen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dr Jobs vorbereitest
✨Bereite dich auf die Datenlabeling-Tools vor
Informiere dich über gängige Datenlabeling-Tools, die in der Branche verwendet werden. Wenn du bereits Erfahrung mit bestimmten Tools hast, sei bereit, darüber zu sprechen und wie du sie effektiv eingesetzt hast.
✨Zeige deine Detailgenauigkeit
Da die Rolle viel Aufmerksamkeit für Details erfordert, bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zeigen, präzise und konsistent zu arbeiten. Du könntest auch über Situationen sprechen, in denen du Fehler entdeckt und behoben hast.
✨Verstehe die Bedeutung von maschinellem Lernen
Auch wenn es nicht zwingend erforderlich ist, ein Experte im maschinellen Lernen zu sein, ist es hilfreich, die Grundlagen zu verstehen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie Datenlabeling die Leistung von ML-Modellen beeinflusst.
✨Bereite Fragen für das Team vor
Zeige dein Interesse an der Position, indem du Fragen über das Team, die Projekte und die Unternehmenskultur stellst. Dies zeigt, dass du engagiert bist und mehr über die Rolle erfahren möchtest.
