Robin Lindgren
KI-Tutor — STEM-Prompt-Erstellung & Überprüfung
Erfahrungen
KI-Tutor — STEM-Prompt-Erstellung & Überprüfung
Mindrift
- Verfasste Prompts und Bewertungsrubriken für Mathematik, Physik und Informatik; erforderte klare Schritt-für-Schritt-Lösungen, Einheitenbehandlung und Fehlererklärungsnotizen.
- Bewertete Modellausgaben auf Korrektheit und Qualität der Begründungen; erstellte Kalibriersets und Schwierigkeitsbänder.
KI-Datenannotator — Multimodale Beschriftung & Qualitätssicherung
RWS (TrainAI)
- Beschriftete Text-/Bilddaten nach sich entwickelnden Schemata; stabilisierte Beschriftungs-Taxonomien; pflegte Begründungsnotizen und Protokolle zu Randfällen.
KI-Sprachtrainer (Schwedisch/Englisch) — Kriterien- und Evaluationsdesign
Outlier AI
- Entwickelte Bewertungskriterien für Hilfsbereitschaft, Sicherheit, Faktentreue und Stil; übersetzte Richtlinien in beispielbasierte Leitfäden.
- Verfasste adversariale Prompts, um Mehrdeutigkeit, Sicherheit und Faktenpräzision zu testen; passte Schwellenwerte an, um die Übereinstimmung der Bewerter zu erhöhen.
Content-Ersteller — Schwedisch (Chaya-Projekt)
TransPerfect / DataForce
- Erstellte über 1.000 schwedische SMS-/E-Mail-Beispiele; setzte strenge Stil- und Sicherheitsrichtlinien durch.
- Ergebnis: 98,85 % QA-Bestehensquote bei 815 überprüften Aufgaben.
Schwedischer KI-Linguist & Trainer
DataAnnotation.tech
- Bewertete und verfeinerte Modellausgaben in verschiedenen Registern; entwarf aufgabenbezogene Rubriken; leitete kleine Kalibrierungsrunden.
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Informationstechnologie (4 Jahre), Professionelle Dienstleistungen (3 Jahre) und Bildung (1 Jahr).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Qualitätssicherung (4 Jahre), Forschung und Entwicklung (4 Jahre) und Marketing (3 Jahre).
Zusammenfassung
LLM-Trainer & Reasoning-Spezialist mit über 3 Jahren Erfahrung in der Erstellung hochpräziser Prompts, Bewertungsrubriken und Goldstandard-Benchmarks in Wissenschaft/Technologie, rechtlichen Grundsätzen, Gesundheit & Lifestyle sowie mehrsprachigen Anwendungsfällen. Ich übersetze komplexe, richtlinienlastige Anweisungen in klare, prüfbare Workflows – inklusive Begründungsnotizen, Entscheidungsbäumen, Kalibriersets für Gutachter und Fehler-Taxonomien – die die Übereinstimmung erhöhen, Nacharbeit reduzieren und den Durchsatz steigern.
Nachweislich hohe Qualität im großen Maßstab: 98,85 % bestandene QA-Prüfungen bei 815 überprüften Aufgaben, zuverlässige SLA-Einhaltung in vollständig remote und schnell iterierenden Umgebungen. Meine Stärken liegen in der Reasoning-First-Promptgestaltung (gestufte Varianten, Vorgaben, Unsicherheitsformulierungen), Evaluation Operations (analytische/holistische Rubriken, Teilpunktelogik, Schweregrad-Kennzeichnungen, AQL-Stichproben) sowie in Governance für Sicherheit und Faktentreue (Bias-/Fairness-Prüfungen, Non-Advice-Formulierungen, evidence-bounded Prompts).
Ich arbeite eng mit Forschung und Evaluationsleitungen zusammen, um Modellfehleranalysen in abgeleitete Prompts, adversariale Testsätze, klarere Akzeptanzkriterien und versionierte SOPs mit vollständigen Audit-Trails umzusetzen. Ich bin versiert im Umgang mit Enterprise-Annotation- und QA-Plattformen; lege großen Wert auf saubere Metadaten, Wiederverwendung von Vorlagen und skalierbare Dokumentation für alle Gutachter und Projekte.
Fähigkeiten
Prompt-entwicklung (Reasoning-first): Erstelle Strukturierte Prompts, Die Schrittweises Denken Fördern; Schreibe Gestufte Varianten (Basis → Fortgeschritten) Mit Klarheit, Kontext Und Klaren Vorgaben.
Breite Themenbereiche: Physik, Cybersicherheit, Fitness, Automobil, Umwelt, Rechtliche Grundsätze; Außerdem Selbsthilfe/ratgeber, Tiere, Acg, Kunst, Bücher/lesen.
Evaluation & Forschungs-kollaboration: Erstelle Goldstandards, Definiere Bewertungsrubriken (Holistisch + Analytisch), Führe Gutachter-kalibrierungen Durch Und Optimiere Anhand Von Modellfehleranalysen.
Qualität & Sicherheit: Fact-checking-workflows, Zitationsprompts, Grenz-/adversariale Fälle, Bias-/sicherheitsprüfungen Und Korrekturen Mit Minimalem Editieraufwand.
Dokumentation: Versionierte Sops, Begründungsprotokolle, Fehler-taxonomien, Reproduzierbare Vorlagen Für Prompt-suiten Und Benchmark-sets.
Physik (Mechanik & Elektromagnetismus): Konzept-scaffold-prompts (Gegebenes → Unbekanntes → Formelauswahl → Einheitenskonsistenz); Mc-varianten Mit Distraktoren; Freitextantworten Mit Rubrik Für Teilpunkte Und Typische Fehler (Vorzeichenfehler, Vektorzerlegung, Signifikante Stellen).
Cybersicherheit: Threat-model-prompts (Stride/mitre-zuordnung), Log-snippet-analysen (Ioc-extraktion), Secure-defaults-/least-privilege-checklisten Und Incident-synopsis-prompts Mit Evidenz-tags Und Umfangsbegrenzungen.
Fitness & Gesundheit: Evidenzbasierte Prompts, Die Quellenangaben Zu Leitlinien Erfordern; Planung Progressiver Überlastung; Kontraindikationsprüfungen Und Berufsausübungsgrenzen (Nicht-diagnostische Formulierungen).
Automobil: Fehlerbehebungs-prompts Mit Symptom-bäumen; Obd-ii-code-analyse; Wartungspläne Nach Klima-/lastprofil; Sicherheitshinweise.
Umwelt: Lebenszyklusanalyse-rahmen; Emissions-kompromiss-rechner; Richtlinien-vs-praxis-prompts Mit Regionaler Variabilität Und Unsicherheitshinweisen.
Rechtliche Grundsätze (Keine Rechtsberatung): Irac-gerüste (Issue-rule-application-conclusion) Für Allgemeine Prinzipien; Jurisdiktionshinweise; Vorsorgliche “Keine Rechtsberatung”-gerüste; Prompts Zur Abstraktion Von Fallfakten.
Erstellte Benchmark-sets Mit Klaren Akzeptanzkriterien, Teilpunktregeln Und Fehlermodi; Protokollierte Unstimmigkeiten Und Lösungshinweise.
Führte Gutachter-kalibrierungen Mit Seed-sets Durch; Verfolgte Übereinstimmungsmetriken; Optimierte Anweisungen Zur Verringerung Der Varianz.
Arbeitete Mit Forschungsteams Zusammen, Um Modellfehler In Abgeleitete Promptvarianten Zu Überführen (Kontrafaktisches, Negationen, Distraktor-dichte-kontrollen).
Werkzeuge & Methoden: Openai/anthropic/gemini-prompting; Json/csv-datensätze; Google Sheets/docs Für Rubriken; Labelbox/prodigy/cvat; Leichtes Python Für Validierung; Markdown-vorlagen; Fact-checking-workflows.
Sprachen
Ausbildung
Stensund Folkhögskola
Abschluss mit Auszeichnung, Top 5 % · Programm Verhaltenswissenschaften · Trosa, Schweden
Profil
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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