Auf einen Blick
- Aufgaben: Bewerte KI-Modelle und analysiere Daten mit deinem Fachwissen.
- Unternehmen: Prolific, ein führendes Unternehmen im Bereich KI-Daten.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähige Bezahlung bis zu 80 $ pro Stunde.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Plattform mit globalem Netzwerk von Forschern.
- Warum dieser Job: Gestalte die KI der Zukunft mit deinem Wissen und erhalte dafür eine faire Vergütung.
- Qualifikationen: Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80 - 80 € pro Stunde.
Über Prolific
Prolific ist nicht nur ein weiterer Akteur im Bereich KI – wir bauen den größten Pool qualitativ hochwertiger menschlicher Daten der Welt auf. Über 35.000 KI-Entwickler, Forscher und Organisationen nutzen Prolific, um Daten von bezahlten Studienteilnehmern mit einer Vielzahl von Erfahrungen, Wissen und Fähigkeiten zu sammeln.
Die Rolle
Wir suchen Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die unserem Expertennetzwerk beitreten, um fortschrittliche KI-Modelle mit echtem technischem Fachwissen zu trainieren und zu bewerten. Wenn Sie über die erforderliche Erfahrung verfügen, senden wir Ihnen einen kurzen Test von 10 bis 15 Minuten, um Ihre Fähigkeiten und Eignung für KI-Aufgaben zu bewerten. Bei Erfolg werden Sie eingeladen, Prolific als Teilnehmer beizutreten, wo Sie bezahlt werden, um leistungsstarke KI-Modelle zu trainieren und zu bewerten. Forscher, die nach Ihren Fähigkeiten suchen, zahlen in der Regel bis zu 80 $ pro Stunde. Sie müssen bereit sein, bezahlte Aufgaben zu erledigen, die eine Stunde ununterbrochene Arbeit erfordern, obwohl viele kürzer sind.
Was Sie mitbringen
- Bildung: ein BS, MS oder PhD in Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik oder einem eng verwandten quantitativen Bereich.
- Berufserfahrung: praktische Erfahrung in Datenanalyse, prädiktiver Modellierung oder Maschinenlernen.
- Technische Strenge: die Fähigkeit, komplexe statistische Probleme zu lösen und hochrangige Datenvisualisierungen unabhängig zu interpretieren.
- Analytische Denkweise: starke Aufmerksamkeit für Details mit der Fähigkeit, subtile logische Fehlschlüsse in statistischen Argumentationen oder Dateninterpretationen zu identifizieren.
- LLM-Flüssigkeit: umfangreiche Erfahrung mit LLMs zur Unterstützung von Datenworkflows, mit einem klaren Verständnis dafür, wo diese Modelle typischerweise Halluzinationen oder Fehler aufweisen.
- Kommunikation: die Fähigkeit, komplexe mathematische Konzepte oder Dateninsights klar und präzise zu erklären.
- Ein PayPal-Konto, um Zahlungen von unseren Kunden zu erhalten.
Was Sie in der Rolle tun werden
- Bewertung von LLM-Antworten: Überprüfung von KI-generierten Dateninsights und statistischen Analysen auf Genauigkeit, Klarheit und Vollständigkeit.
- Faktenüberprüfung technischer Ansprüche: Verwendung autoritativer Referenzen zur Validierung mathematischer Beweise, statistischer Formeln und datengestützter Schlussfolgerungen.
- Validierung von Code und Ausgaben: Ausführung datenspezifischer Skripte (z.B. Python/R), um sicherzustellen, dass sie korrekte Ergebnisse liefern und Randfälle ordnungsgemäß behandeln.
- Annotierung der Modellleistung: Identifizierung von Stärken und Schwächen darin, wie ein Modell durch Datenprobleme argumentiert oder prädiktive Modelle erstellt.
- Sicherstellung der Übereinstimmung: Überprüfung, dass die Modellantworten spezifischen Systemrichtlinien folgen und einen hohen Standard professionellen technischen Verhaltens aufrechterhalten.
Schlüsseltechnologien
- Programmierung: Kenntnisse in Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) oder R.
- Datenabfrage: fortgeschrittenes SQL für komplexe Datenextraktion und -manipulation.
- Visualisierung: Erfahrung mit Tools wie Tableau, PowerBI oder Matplotlib/Seaborn.
- Modellierung: tiefes Verständnis von Machine Learning-Frameworks (PyTorch, TensorFlow) und statistischen Modellierungstechniken.
Warum Prolific eine großartige Plattform ist, um als Teilnehmer beizutreten
Der Beitritt zu unserer Plattform als Prolific-Teilnehmer gibt Ihnen die Möglichkeit, die KI-Modelle der Zukunft mit professioneller Expertise zu beeinflussen. Sobald Sie unser Assessment bestehen, können Sie Prolific in nur 15 Minuten beitreten und beginnen, wettbewerbsfähige Vergütungssätze, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten, zu genießen. Wir haben eine einzigartige Plattform geschaffen, die Forscher und Unternehmen mit einem globalen Pool von Teilnehmern verbindet und die Sammlung hochwertiger, ethisch gewonnener menschlicher Verhaltensdaten und Feedback ermöglicht. Diese Daten sind das Fundament für die Entwicklung genauerer, nuancierterer und besser abgestimmter KI-Systeme. Wir glauben, dass der nächste Sprung in den KI-Fähigkeiten nicht nur aus der Skalierung bestehender Modelle resultieren wird, sondern aus der Integration vielfältiger menschlicher Perspektiven und Verhaltensweisen in die KI-Entwicklung. Durch die Bereitstellung dieser entscheidenden menschlichen Dateninfrastruktur positioniert sich Prolific an der Spitze der nächsten Welle der KI-Innovation – einer, die die Breite und das Beste der Menschheit widerspiegelt.
Links zu weiteren Informationen über Prolific: Website, Youtube, Datenschutzbestimmungen.
Durch die Einreichung Ihrer Bewerbung stimmen Sie zu, dass Prolific Ihre personenbezogenen Daten für Rekrutierungs- und globale Organisationsplanungszwecke erheben kann. Die Datenschutzerklärung für Kandidaten von Prolific erklärt, welche personenbezogenen Daten Prolific verarbeiten kann, wo Prolific Ihre personenbezogenen Daten verarbeiten kann, die Zwecke der Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten und die Rechte, die Sie in Bezug auf die Nutzung Ihrer personenbezogenen Daten durch Prolific ausüben können.
Data Science & Analysis - AI Training - Nottingham, UK Arbeitgeber: Prolific Academic Ltd
Prolific ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an bedeutungsvoller Forschung teilzunehmen und dabei von flexiblen Arbeitszeiten und wettbewerbsfähigen Vergütungen zu profitieren. Unsere Plattform fördert eine inklusive Arbeitskultur, in der Ihre Perspektive geschätzt wird, unabhängig von Ihrem beruflichen Hintergrund. Durch die Teilnahme an unseren Studien tragen Sie nicht nur zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen bei, sondern unterstützen auch akademische Institutionen und globale Organisationen bei ihrer Forschung.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Science & Analysis - AI Training - Nottingham, UK erhalten könntest
✨Mach deine Projekte sichtbar!
Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!
✨Netzwerke in der Data-Science-Community
Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.
✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen
Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!
✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen
Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Science & Analysis - AI Training - Nottingham, UK mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!
Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.
Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!
Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der Prolific Academic Ltd tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von Prolific Academic Ltd beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Prolific Academic Ltd vorbereitet
✨Zeig deine besten Projektergebnisse!
Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Sei bereit für technische Fragen
Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.
✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.
✨Personalisiere dein Angebot
Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.
