Auf einen Blick
- Aufgaben: Bewerte, wie gut Medien-Suchergebnisse mit den echten Nutzerabsichten übereinstimmen.
- Unternehmen: TELUS Digital, ein führender Partner für Kundenerfahrungen.
- Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu Ressourcen.
- Weitere Informationen: Wachse in einem dynamischen Umfeld mit einer globalen Gemeinschaft von über einer Million Mitwirkenden.
- Warum dieser Job: Nutze dein kulturelles Wissen, um KI-Algorithmen zu verbessern und echte Auswirkungen zu erzielen.
- Qualifikationen: Fließendes Englisch, tiefes Verständnis der lokalen Medienlandschaft und analytisches Denken.
Unsere globale AI-Community ist ein lebendiges Netzwerk von mehr als einer Million Mitwirkenden aus verschiedenen Hintergründen, die Kunden helfen, Inhalte zu sammeln, zu verbessern, zu trainieren, zu übersetzen und zu lokalisieren, um bessere KI-Modelle zu entwickeln. Werden Sie Teil unserer wachsenden Gemeinschaft und tragen Sie zur Entwicklung innovativer KI-Technologien bei, die von einigen der größten Marken der Welt genutzt werden.
In dieser Rolle bewerten Sie, wie gut die Suchergebnisse für Medien mit den tatsächlichen Benutzerabsichten über mehrere Suchmodalitäten übereinstimmen. Ihr analytisches Urteilsvermögen bestimmt, ob KI-Systeme nicht nur verstehen, wonach die Menschen suchen, sondern auch, warum sie suchen und ob die Ergebnisse wirklich ihren kulturellen und unterhaltenden Kontext bedienen.
- Analysieren Sie komplexe Medienanfragen über Streaming-Plattformen, Musikkataloge und Anwendungsökosysteme.
- Validieren Sie mehrsprachige Asset-Metadaten und übergreifende Suchparameter (Veröffentlichungsdaten, Künstlerzugehörigkeiten, regionale Verfügbarkeit, kultureller Kontext).
- Bewerten Sie die Relevanz der Suchergebnisse anhand detaillierter Bewertungsrahmen, die lokale Marktnuancen, regionale Vorlieben und kulturelle Interpretationen berücksichtigen.
- Wenden Sie strukturiertes Denken auf Grenzfälle an, in denen Metadaten in Konflikt stehen oder der kulturelle Kontext die Bedeutung verändert.
- Geben Sie detailliertes Feedback zur Bewertung, das die Algorithmen für die Medienrecherche schult, um besser die lokale Kultur und Benutzerabsicht widerzuspiegeln.
Wenn Algorithmen für die Medienrecherche die lokale Kultur verstehen, wird die Entdeckung genau und bedeutungsvoll. Zuhörer finden die richtige Musik, Zuschauer entdecken relevante Shows, und kulturelle Ausdrucksformen werden authentisch in digitalen Systemen widergespiegelt.
Ihr kulturelles Fachwissen ist die Qualifikation: Eine tiefe Einarbeitung in Ihre lokale Medienlandschaft ist das Fachwissen, auf das diese Rolle angewiesen ist.
Anforderungen:
- Ein aktives Apple ID/Konto und ein Apple-Gerät (iPhone, iPad, Mac oder MacBook).
- Berufliche Sprachkenntnisse in Englisch (native oder nahezu native Beherrschung erforderlich).
- Wohnsitz in den Vereinigten Staaten im letzten Jahr ohne Unterbrechung.
- Tiefe Vertrautheit mit lokaler Unterhaltung, Musik, Streaming und digitaler Medienkultur.
- Strukturiertes analytisches Denken und Komfort mit komplexen Bewertungsrahmen.
- Flexibilität, um an verschiedenen Aufgabentypen zu arbeiten.
- Abschluss eines Bachelor-Studiums in einem technischen, analytischen oder geisteswissenschaftlichen Fach (bevorzugt).
- Erfahrung in Datenanalyse, Projektmanagement, Medienlokalisierung, Inhaltskuratierung oder kultureller Forschung (stark geschätzt).
- Zuverlässiger Computer mit stabiler Breitband-Internetverbindung.
Diese Gelegenheit wird auf Basis eines unabhängigen Auftragnehmerverhältnisses angeboten. Mitwirkende haben die Flexibilität zu wählen, wann und wie viel sie arbeiten, abhängig von der Verfügbarkeit des Projekts und den Qualitätsanforderungen.
Media Search Analyst - English (United States) Arbeitgeber: TELUS Digital Europe
TELUS Digital ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und vielfältigen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten und der Option, vollständig remote zu arbeiten, können Sie Ihre beruflichen und akademischen Verpflichtungen problemlos miteinander verbinden. Zudem profitieren Sie von strukturierten Ressourcen und einem unterstützenden Team, das Ihnen hilft, Ihre kulturelle Expertise in die Entwicklung innovativer KI-Technologien einzubringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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!
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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 TELUS Digital Europe 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 TELUS Digital Europe beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TELUS Digital Europe 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.
