Bewertung und Verbesserung von KI-generierten Text-, Bild- und multimodalen Ausgaben auf Genauigkeit, Kohärenz und Einhaltung komplexer Projektvorgaben.
Erkennen von Halluzinationen, sachlichen Ungenauigkeiten oder kulturellen Verzerrungen in LLM-Antworten und Sicherstellung von Fairness und Kontextgültigkeit.
Anwendung komplexer Rubriken und Bewertungsskalen zur Sicherstellung von Konsistenz und Zuverlässigkeit in Datensätzen.
Bereitstellung prägnanter, umsetzbarer Rückmeldungen für Kollegen und Mithilfe bei der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Qualitätsstandards.
Zusammenarbeit mit Projektmanagern und QA-Verantwortlichen bei der Anpassung von Bewertungskriterien, Prompt-Engineering und Datenqualitäts-Pipelines.
Aktive Teilnahme an Discord- und bereichsübergreifenden Kanälen zur Klärung unklarer Fälle und zur Entwicklung einheitlicher Richtlinien.
Erzielung einer Prüfergenauigkeit von über 98 % in zahlreichen großangelegten generativen KI-Projekten.
Auszeichnung für sprachliches Verständnis und herausragende moralische Urteilsfähigkeit durch die Projektleiter von Outlier AI und TELUS.
Unterstützung verschiedener Fine-Tuning-Modellinitiativen mit dem Ziel sichererer und kontextbewusster KI-Systeme.
Analytisch orientierte und detailverliebte Englisch-Sprachspezialistin mit mehr als sieben Jahren Erfahrung in KI-Tests, linguistischer Qualitätssicherung und akademischer Forschung.
Erfahren in der Analyse und Verbesserung multimodaler KI-Ausgaben – darunter Text, Bildunterschriften und Prompts – um Genauigkeit, Kohärenz und kulturelle Angemessenheit sicherzustellen.
Ich habe mit Outlier AI, Remotasks (Scale AI), TELUS International und DataForce (TransPerfect) an großen LLM- und generativen KI-Projekten gearbeitet und dabei Prompt-Analysen, Annotationen und Feinabstimmungstests entwickelt. Diese Zusammenarbeit hat meine Expertise in Human-in-the-Loop-Qualitätskontrolle, Bias-Erkennung und ethischer KI-Bewertung gestärkt.
Meinen Hintergrund in Englisch und Informationssystemen kombiniere ich mit praktischer Erfahrung im KI-Modell-Testing. So bringe ich ein ausgeprägtes Gespür für sprachliche Nuancen, kontextuelle Genauigkeit und präzise Vorgaben ein, um verlässliche und verantwortungsvolle KI-Systeme mitzugestalten.
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