Robin L.

KI-Tutor — STEM-Prompting & Überprüfung

Stockholm, Schweden

Erfahrungen

Jan. 2025 - Bis heute
9 Monaten

KI-Tutor — STEM-Prompting & Überprüfung

Mindrift

  • Prompts und Bewertungsrubriken für Mathematik, Physik und Informatik erstellt; erforderte klare Schritt-für-Schritt-Lösungen, den Umgang mit Einheiten und Fehlererklärungen.
  • Modellausgaben auf Korrektheit und Argumentationsqualität geprüft; Kalibrierungssätze und Schwierigkeitsstufen erstellt.
Jan. 2025 - Bis heute
9 Monaten

KI-Datenannotator — Multimodales Labeling & QA

RWS (TrainAI)

  • Text- und Bilddaten nach sich entwickelnden Schemata gekennzeichnet; Label-Taxonomien stabilisiert; Begründungsnotizen und Randfall-Logs gepflegt.
Jan. 2024 - Bis heute
1 Jahr 9 Monaten

KI-Sprachtrainer (Schwedisch/Englisch) — Kriterien- & Bewertungsdesign

Outlier AI

  • Bewertungskriterien für Nützlichkeit, Sicherheit, Faktentreue und Stil entwickelt; Richtlinien in beispielbasierte Vorgaben umgesetzt.
  • Adversariale Prompts erstellt, um Mehrdeutigkeit, Sicherheit und faktische Genauigkeit zu prüfen; Schwellenwerte angepasst, um die Übereinstimmung der Bewerter zu erhöhen.
Jan. 2023 - Bis heute
2 Jahren 9 Monaten

Inhaltsersteller — Schwedisch (Chaya-Projekt)

TransPerfect / DataForce

  • Über 1.000 schwedische SMS-/E-Mail-Beispiele erstellt; strikte Stil- und Sicherheitsrichtlinien durchgesetzt.
  • Ergebnis: 98,85 % QA-Erfolgsrate bei 815 überprüften Aufgaben.
Jan. 2022 - Bis heute
3 Jahren 9 Monaten

KI-Linguist & Trainer (Schwedisch)

DataAnnotation.tech

  • Modellausgaben in verschiedenen Registern geprüft und verfeinert; aufgabenspezifische Rubriken entworfen; kleinere Kalibrierungsdurchläufe geleitet.

Zusammenfassung

LLM-Trainer und Spezialist für logisches Denken mit über 3 Jahren Erfahrung in der Erstellung hochwertiger Prompts, Bewertungsrubriken und Benchmark-Standards in den Bereichen Naturwissenschaften/Technik, rechtliche Prinzipien, Gesundheit & Lifestyle.

Ich übersetze komplexe, richtlinienintensive Anweisungen in klare, prüfbare Arbeitsabläufe – inklusive Begründungsnotizen, Entscheidungsbäume, Kalibrierungssätze für Bewerter und Fehlerklassifikationen – die die Übereinstimmung erhöhen, Nacharbeiten reduzieren und den Durchsatz steigern.

Nachweisliche Erfolge in großem Maßstab: 98,85 % erfolgreiches QA-Audit bei 815 überprüften Aufgaben, termingerechte SLA-Einhaltung in vollständig remote und schnell iterierenden Umgebungen. Zu meinen Stärken zählen reasoning-orientiertes Prompt-Design (gestufte Varianten, Einschränkungen, Unsicherheitssprache), Bewertungsprozesse (analytische/holistische Rubriken, Teilnoten-Logik, Schweregrad-Kennzeichnung, AQL-Stichproben) und Governance zu Sicherheit und Faktentreue (Bias-/Fairness-Checks, keine Beratung, faktenbezogene Prompts).

Ich arbeite eng mit Forschung und Evaluation zusammen, um Modellfehleranalysen in abgeleitete Prompts, adversariale Testsätze, klarere Akzeptanzkriterien und versionierte SOPs mit vollständigen Prüfpfaden umzuwandeln. Werkzeugsicher im Umgang mit Enterprise-Annotierungs- und QA-Plattformen; achte penibel auf Metadatenhygiene, Wiederverwendung von Vorlagen und skalierbare Dokumentation für Bewerter und Projekte.

Sprachen

Schwedisch
Muttersprache
Englisch
Verhandlungssicher

Ausbildung

Stensund Folkhögskola

Verhaltenswissenschaften · Schweden · Mit Auszeichnung abgeschlossen, Top 5 %

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