German Language Auditor - AI Trainer in Berlin

Wir suchen Muttersprachler oder nahezu Muttersprachler der deutschen Sprache, um KI-Trainingsdaten in ihrer eigenen Sprache zu überprüfen, nicht um sie zu produzieren. Sie werden in zwei Amazon Sonic Audit-Kollektionen arbeiten:

• Multilingual Transcription Audit: Sie hören sich eine Aufnahme menschlicher oder agentenbasierter Sprache an, lesen die Transkription, die ein Annotator erstellt hat, und beurteilen, ob sie genau erfasst, was der Sprecher tatsächlich gesagt hat. Sie wenden einen festen Satz von Fehlercodes an, vergeben ein Bestehen- oder Nichtbestehen-Urteil und schreiben eine kurze Begründung für die Entscheidung.
• Forced Alignment Audit: Sie überprüfen Audio, das bereits auf Wortebene von einem automatisierten System segmentiert wurde. Für jedes Segment überprüfen Sie, ob die Start- und Endzeitstempel mit dem tatsächlichen Beginn und Ende des Wortes übereinstimmen und ob die Referenztranskription mit der gesprochenen Form übereinstimmt. Wo das System einen Fehler gemacht hat, korrigieren Sie die Grenze, teilen ein Segment, fügen ein fehlendes hinzu oder entfernen eines, das kein Wort enthält.

Beide Kollektionen laufen mit 5,00 Auditstunden pro Aufgabe. Jede Beurteilung trägt einen schriftlichen Grund, daher handelt es sich um sorgfältige Hörarbeit und nicht um Volumenarbeit.

Wer wir suchen:

• Muttersprachliche oder nahezu muttersprachliche Beherrschung des Deutschen, wie es in Deutschland gesprochen wird. Sie wurden entweder in einer Region geboren und aufgewachsen, in der diese Sprache und Variante dominant ist, oder Sie sind vollständig fließend mit fünf oder mehr Jahren Aufenthalt in einer solchen Region. Dies ist eine harte Anforderung.
• Starkes Englisch in Lesen und Schreiben. Alle Konventionen, Fehlercodes und Auditbegründungen sind in Englisch verfasst, daher müssen Sie ein detailliertes Regelbuch lesen und klare Rückmeldungen dazu schreiben.
• Disziplinierte Anwendung von Rubriken. Die Arbeit belohnt Personen, die einen schriftlichen Standard konsequent über Hunderte von Urteilen anwenden, anstatt sich auf den Instinkt zu verlassen.
• Vorerfahrung in Transkription, Untertitelung, Lokalisierung, linguistischer Annotation oder QA ist ein starkes Signal.
• Sorgfältiges Zuhören. Sie können ähnliche Klänge unterscheiden, identifizieren, wo ein Wort endet und das nächste beginnt, und echte akustische Mehrdeutigkeit von einem klaren Annotatorfehler unterscheiden.
• Hilfreich, aber nicht erforderlich: Vorerfahrung in der KI-Datenannotation oder Modellevaluation, ein Hintergrund in Phonetik oder Linguistik sowie Erfahrung mit Audio-Bearbeitungs- oder Wellenformtools.

Wie die Arbeit aussieht:

Sie hören zu, urteilen und reichen ein. Wo Sie einen Fehler finden, kennzeichnen Sie jeden anwendbaren Fehlercode, nicht nur den ersten, und erklären in einfacher Sprache, warum die Aufgabe bestanden oder nicht bestanden hat. Kritische Fehler werden zuerst hervorgehoben, sodass der Grund für ein Scheitern dem Leser offensichtlich ist. Sie werden eine kurze Kalibrierungsphase abschließen, bevor die Produktionsarbeit beginnt.