Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von AI-Analysten und sorge für reibungslose Abläufe.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Generative AI mit flexiblen Arbeitsmodellen.
- Vorteile: Attraktive Vergütung von 50 USD pro Stunde und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hybrid- oder Remote-Arbeitsmöglichkeiten und spannende Projekte warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und führe ein dynamisches Team.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in AI-Datenoperationen und Teamführung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50 - 50 € pro Stunde.
We're looking for an experienced
Lead Generative AI Analyst to join our team.
This leadership role is open to both hybrid and remote candidates, with a preference for those who can work in a hybrid capacity from our Santa Clara, CA office.
We're looking for someone who enjoys coordinating people, solving operational challenges, and delivering high-quality results in a fast-paced AI environment.
Rather than focusing on individual annotation work, you'll lead the day-to-day execution of AI data operations, partnering with annotators, quality teams, and cross‑functional stakeholders to ensure projects are delivered efficiently, consistently, and at the highest quality standards.
If you have a strong background in project management, operations, or leading production teams—and you're excited about working on cutting‑edge Generative AI initiatives—this role is for you.
Pay Rate: US$50 per hour
What You'll Do
- Lead the day‑to‑day operations of a team of multimodal AI annotators and reviewers.
- Provide people leadership , including coaching, performance management, workload planning, and team development.
- Drive project execution by balancing quality, delivery timelines, and operational priorities.
Own client‑facing meetings , providing project updates, discussing risks, action plans, and delivery progress.
- Serve as the primary point of contact for workflow questions, issue resolution, and project escalations.
- Monitor team performance, quality metrics, productivity, and project health, identifying opportunities for continuous improvement.
- Develop and refine annotation guidelines, documentation, and quality standards as projects evolve.
- Coordinate calibration sessions and quality reviews to ensure consistent decision‑making across the team.
- Partner with cross‑functional stakeholders, including Quality, Operations, Product, and Engineering teams, to resolve complex cases and improve workflows.
- Support onboarding, coaching, and ongoing development of new team members.
- Identify operational risks early and proactively drive solutions to keep projects on track.
- Prepare regular reports on project status, quality trends, and key operational metrics.
What We're Looking For
5+ years of experience in AI data operations, data annotation, content quality, Trust & Safety, data labeling, or similar production environments.
3+ years of experience leading teams and managing projects , with ownership of delivery, quality, and operational outcomes.
- Demonstrated experience managing personnel, priorities, and multiple workstreams simultaneously.
- Experience leading client meetings and communicating project status to internal and external stakeholders.
- Strong stakeholder management and communication skills.
- Excellent written and verbal English.
- Exceptional organizational skills with the ability to prioritize in a fast‑moving environment.
- Experience creating documentation, operational processes, or quality guidelines.
- Comfortable making decisions in ambiguous situations while maintaining consistency and accuracy.
- Preferred Qualifications
- Experience leading AI, machine learning, or multimodal annotation programs.
- Experience managing QA operations, calibration sessions, audits, and quality improvement initiatives.
- Familiarity with annotation tools and AI data workflows.
- Experience working with Product, Engineering, Research, or Vendor Management teams.
- Knowledge of reporting, dashboards, workflow optimization, or process improvement.
- Basic Python, SQL, or data analysis skills are a plus.
- #J-18808-Ljbffr
Lead Gen AI Analyst Arbeitgeber: Welo Data
Als Arbeitgeber in München bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Ihre Deutschkenntnisse einzusetzen, um die KI zu verbessern und gleichzeitig in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und kritisches Denken, während wir Ihnen flexible Arbeitszeiten und die Chance auf persönliche Weiterentwicklung bieten. Genießen Sie die Vorteile eines attraktiven Stundensatzes und die Möglichkeit, an einem bedeutungsvollen Projekt teilzunehmen, das direkt Einfluss auf digitale Erfahrungen hat.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Gen AI Analyst 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 Welo Data 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 Lead Gen AI Analyst 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 Lead Gen AI Analyst bei Welo Data gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Welo Data 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 Welo Data entscheidend sein!
