Auf einen Blick
- Aufgaben: Überprüfe und auditiere Code-Anmerkungen, um die Datenqualität für KI-Modelle sicherzustellen.
- Unternehmen: Mistral, ein innovatives Unternehmen, das sich für die Demokratisierung von KI einsetzt.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und die Möglichkeit, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und beeinflusse die Zukunft der KI-Technologie.
- Qualifikationen: Analytische Fähigkeiten und ein Auge fürs Detail sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
About Mistral
At Mistral we are on a mission to democratize AI, producing frontier intelligence for everyone, developed in the open, and built by engineers all over the world.
We are a dynamic, collaborative team passionate about AI and its potential to transform society.
Our diverse workforce thrives in competitive environments and is committed to driving innovation, with teams distributed between Europe, the USA and Asia.
We are creative, low-ego and team-spirited.
At Mistral, we develop models for the enterprise and for consumers, focusing on delivering systems which can really change the way in which businesses operate and which can integrate into our daily lives.
All while releasing frontier models open-source, for everyone to try and benefit.
Role Summary
We’re seeking highly motivated Data Quality Specialists with strong analytical skills and a keen eye for detail to join our Human Data Annotation team within the Science organisation.
This is a hybrid quality reviewing and tooling role: you'll spend the majority of your time reviewing and auditing code annotations against rubrics to ensure data used for training and evaluating AI models meets a high bar, and the remainder building, maintaining, and troubleshooting the internal tooling that annotators rely on day‑to‑day.
You'll collaborate closely with the annotators, technical program manager, and engineer stakeholders, and contribute to refining the guidelines and processes that shape how our data is produced.
#J-18808-Ljbffr
Code Data Annotation Quality Specialist Arbeitgeber: Mistral AI
Mistral AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Kreativität gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter bieten wir zahlreiche Wachstumschancen und die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur ist geprägt von Teamgeist und einem niedrigen Ego, was es uns ermöglicht, gemeinsam bedeutende Fortschritte zu erzielen und einen echten Einfluss auf die Gesellschaft auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Code Data Annotation Quality Specialist erhalten könntest
✨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 Mistral AI zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Code Data Annotation Quality Specialist mit Bravour zu bestehen
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 Code Data Annotation Quality Specialist bei Mistral AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mistral AI 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 Mistral AI entscheidend sein!
