Auf einen Blick
- Aufgaben: Bewerte die Sicherheit und Qualität von KI-Modellen in komplexen Themenbereichen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI-Sicherheit mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Sicherheit von KI-Modellen, die weltweit Millionen nutzen.
- Qualifikationen: Abschluss in relevanten Disziplinen und 5+ Jahre Erfahrung in KI-Sicherheit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
Wir suchen erfahrene AI-Sicherheitspraktiker, um die Sicherheit, Qualität und Ausrichtung von fortschrittlichen KI-Modellen in komplexen, politisch sensiblen und mehrdeutigen Themen zu bewerten. Sie werden KI-generierte Antworten bewerten, Sicherheitsrichtlinien anwenden und das Verhalten des Modells durch strukturierte Bewertungen und Feedback verbessern.
Verantwortlichkeiten
- Bewertung von KI-generierten Antworten auf Sicherheit, faktische Genauigkeit, Einhaltung von Richtlinien und allgemeine Qualität.
- Überprüfung von Inhalten, die Fehlinformationen, politische Überzeugung, Selbstverletzung, Gewalt, Cyber-, Bio-Sicherheit und andere sensible Bereiche betreffen.
- Anwendung und Verfeinerung von Bewertungsrubriken für RLHF, SFT und KI-Sicherheitsbenchmarking.
- Identifizierung unsicherer Ausgaben, Halluzinationen, Denkfehler und Verstöße gegen Richtlinien.
- Bereitstellung strukturierten Feedbacks zur Verbesserung der Modellanpassung und Sicherheitsleistung.
- Zusammenarbeit mit KI-Forschern und Sicherheitsteams an laufenden Bewertungsinitiativen.
Erforderliche Qualifikationen
- Abschluss (Bachelor oder höher) in Journalismus, Kommunikation, Psychologie, Soziologie, öffentlicher Politik, Recht, Biologie, Chemie, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Mehr als 5 Jahre Berufserfahrung in AI-Sicherheit, Vertrauen & Sicherheit, Journalismus, öffentlicher Politik, wissenschaftlicher Forschung, Sicherheit oder einem verwandten Bereich.
- Ausgezeichnete schriftliche Englischkenntnisse, kritisches Denken und analytische Fähigkeiten.
- Fähigkeit, nuancierte und politisch sensible Szenarien konsequent zu bewerten.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit AI-Sicherheit, RLHF, SFT, Vertrauen & Sicherheit oder KI-Bewertung.
- Vertrautheit mit Sicherheitsrichtlinien, Inhaltsmoderation oder Entwicklung von Bewertungsrubriken.
- Erfahrung in der Überprüfung komplexer, risikobehafteter oder mehrdeutiger Inhalte.
Warum beitreten?
- Gestalten Sie die Sicherheit und das Verhalten von fortschrittlichen KI-Modellen, die von Millionen weltweit genutzt werden.
- Arbeiten Sie an herausfordernden, realen Sicherheitsbewertungen in nuancierten und hochwirksamen Bereichen.
- Zusammenarbeit mit führenden KI-Forschern, Ingenieuren und Sicherheitsteams.
AI Safety Specialist - Evaluation Expert Arbeitgeber: Obsidian
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an vorderster Front der KI-Sicherheit zu arbeiten und die Verhaltensweisen von KI-Modellen zu gestalten, die von Millionen weltweit genutzt werden. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir Ihnen durch kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. Genießen Sie ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem Ihre Expertise geschätzt wird und Sie einen echten Einfluss auf sicherheitsrelevante Themen haben können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Safety Specialist - Evaluation Expert 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 Obsidian 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 AI Safety Specialist - Evaluation Expert 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 AI Safety Specialist - Evaluation Expert bei Obsidian gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Obsidian 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 Obsidian entscheidend sein!
