Generative KI-Modelle entwickeln sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezielle Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu meistern. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, umfassen deine Aufgaben typischerweise: - Erstellung und Verfeinerung von Inhalten: Erstelle und überarbeite Inhalte, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Themenbereichen der Physik sicherzustellen, und entwickle dabei Referenzen und Aufgabenbeispiele. - Expertenakquise: Beurteile die Eignungstests von Experten und stelle ihre Kompetenz sicher. - Chat-Moderation: Unterstütze bei projektbezogenen Fragen von anderen Experten in Discord-Chats, insbesondere zu Projekt-Richtlinien. - Arbeitsprüfung: Überprüfe und bewerte Aufgaben, die von anderen Experten erledigt wurden, um sicherzustellen, dass sie den Projekt-Richtlinien entsprechen. Gib konstruktives Feedback, prüfe fachliche Informationen und bearbeite Inhalte bei Bedarf, um die Qualität zu verbessern.

Ein Versicherungsunternehmen in Nürnberg sucht einen Senior Faktor 10 Entwickler mit Expertise in IPS und IPM. Das Projekt umfasst die Entwicklung und Optimierung von Softwarelösungen im Versicherungsbereich, mit Fokus auf hohe Performance und Zuverlässigkeit. Die Rolle erfordert fundierte Kenntnisse in Faktor 10 und dessen Anwendungen im Versicherungssektor. Hauptaufgaben: - Entwicklung und Optimierung von Anwendungen mit Faktor 10, insbesondere in den Bereichen IPS und IPM. - Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um eine nahtlose Integration und Funktionalität sicherzustellen. - Analyse und Behebung komplexer technischer Probleme. - Technische Anleitung und Mentoring von Junior-Entwicklern. - Sicherstellung der Einhaltung von Branchenstandards und Best Practices.

Für ein KI-Labor suchen wir einen Maschinenbauingenieur mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn du mitmachst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Inhaltserstellung und -verfeinerung: Erstelle und verfeinere Inhalte, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Bereichen des Maschinenbaus sicherzustellen, und entwickle dabei Referenzen und Aufgabenbeispiele. - Gewinnung von Experten: Bewerte die Qualifikationstests von Experten und stelle deren Kompetenz sicher. - Chat-Moderation: Unterstütze, indem du projektbezogene Fragen anderer Experten in Discord-Chats beantwortest, insbesondere zu Projektleitfäden. - Arbeitsprüfung: Überprüfe und bewerte Aufgaben, die von anderen Experten erledigt wurden, um sicherzustellen, dass sie den Projektleitlinien entsprechen. Gib konstruktives Feedback, prüfe fachbezogene Informationen und bearbeite Inhalte bei Bedarf zur Qualitätssteigerung.

Wir suchen tatkräftige Python-Entwickler für ein neues Projekt zur Entwicklung von Model Context Protocol (MCP)-Servern und internen Tools zum Ausführen und Auswerten von Agentenverhalten. Du implementierst Basismethoden zur Verifikation von Agentenaktionen, integrierst dich in interne und Kunden-Infrastrukturen und hilfst dabei, Tools-Lücken im Team zu schließen. Was dich erwartet: - Entwicklung und Wartung von MCP-kompatiblen Evaluierungsservern - Implementierung von Logik zur Überprüfung von Agentenaktionen anhand von Szenariodefinitionen - Erstellung oder Erweiterung von Tools, die von Autoren und QA-Teams zum Testen von Agenten genutzt werden - Enge Zusammenarbeit mit Infrastruktur-Ingenieuren zur Sicherstellung der Kompatibilität - Gelegentliche Unterstützung beim Schreiben von Tests oder in Debug-Sessions, wenn nötig Obwohl wir für dieses Projekt aktuell nur Experten suchen, erhalten Mitwirkende mit durchgehend hochwertigen Beiträgen möglicherweise eine Einladung für eine langfristige Zusammenarbeit an zukünftigen Projekten.

Ein KI-Labor sucht freiberufliche Chemie-Experten, um KI-Modelle zu bewerten. Ziel des Projekts ist es, die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen im chemischen Kontext zu beurteilen. Die Rolle beinhaltet enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine Remote-Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Wichtige Aufgaben: - KI-Modelle für chemische Anwendungen bewerten. - Modellausgaben analysieren und Feedback zur Verbesserung geben. - Mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten, um die Übereinstimmung mit Branchenstandards sicherzustellen. - Ergebnisse und Empfehlungen zur Modelloptimierung dokumentieren. - Tests durchführen, um die Leistung und Zuverlässigkeit der Modelle zu überprüfen.

Ein KI-Labor sucht freiberufliche Biologie-Expertinnen und -Experten zur Bewertung von KI-Modellen. Ziel des Projekts ist es, Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen in biologischen Kontexten (aller Bereiche) zu beurteilen. Die Rolle beinhaltet eine enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle Branchenstandards erfüllen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine flexible Remote-Teilzeitstelle, die an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Hauptaufgaben: - Bewertung von KI-Modellen für biologische Anwendungen. - Analyse der Modellausgaben und Feedback zur Verbesserung. - Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um die Einhaltung der Standards sicherzustellen. - Dokumentation von Ergebnissen und Empfehlungen zur Modelloptimierung. - Durchführung von Tests zur Validierung der Modellleistung und -zuverlässigkeit.

Generative KI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkfähigkeiten zu erlangen. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten deine Aufgaben typischerweise sein: - Inhaltserstellung & -überarbeitung: Erstelle und überarbeite Inhalte, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Themen der Physik sicherzustellen, und entwickle Referenzen sowie Beispielaufgaben. - Gewinnung von Expert*innen: Bewerte die Qualifikationstests von Expert*innen und stelle ihre Kompetenz sicher. - Chat-Moderation: Unterstütze, indem du projektbezogene Fragen anderer Expert*innen in Discord-Chats beantwortest, besonders zu den Projekt-Richtlinien. - Arbeit prüfen: Überprüfe und bewerte Aufgaben, die von anderen Expert*innen erledigt wurden, und stelle sicher, dass sie den Projekt-Richtlinien entsprechen. Gib konstruktives Feedback, überprüfe fachliche Informationen und bearbeite Inhalte bei Bedarf, um die Qualität zu verbessern.

Für ein KI-Labor suchen wir Experten für Machine Learning, die ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) trainieren. GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn Sie dazukommen, haben Sie die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise: - Originelle rechnerische STEM-Aufgaben entwerfen, die reale wissenschaftliche Arbeitsabläufe simulieren - Aufgaben erstellen, die eine Lösung per Python-Programmierung erfordern - Sicherstellen, dass die Aufgaben rechenintensiv sind und sich nicht manuell in angemessener Zeit (Tage/Wochen) lösen lassen - Aufgaben entwickeln, die nicht-triviale Schlussfolgerungsketten und kreative Lösungsansätze erfordern - Lösungen mithilfe von Python mit Standardbibliotheken (numpy, pandas, scipy, sklearn) überprüfen - Problemstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten bereitstellen

Bei unserem Kunden stehen Veränderungen im Betriebssupport und damit verbundene Arbeiten im Cloud Native Umfeld auf der Agenda. - Entwicklung der Delivery Pipeline - Entwicklung Applications Katalog für ODC - Entwicklung der ITSM/CMDB Anbindung

- Produkt- und Web-Entwicklung im datengetriebenen Bereich - Mitgestaltung der Softwarearchitektur für neue Datenprodukte - Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams (u.a. mit Data Scientists und Business Developern)

Für ein AI-Lab suchen wir einen Statistikexperten mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist, sie dazu zu bringen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn Sie sich uns anschließen, haben Sie die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise: - Prompts erstellen, die die KI herausfordern. - Umfassende Bewertungskriterien festlegen, um die Genauigkeit der Antworten der KI zu beurteilen. - Die Antworten des Modells anhand Ihres fachspezifischen Wissens korrigieren.

- Du entwickelst moderne, performante Web-Frontends mit React, TypeScript, HTML und CSS - Du setzt responsive Designs unter Berücksichtigung von Barrierefreiheit und Performance um - Du planst und führst Unit- und Integrationstests (zum Beispiel mit Playwright) durch - Fehlerbehebung in Entwicklungs-, Test- oder Live-Umgebung

Für ein AI-Lab suchen wir einen Ruby-Entwickler, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du eventuell eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle eignet sich sowohl für Experten, die eine Teilzeitbeschäftigung (mindestens ein paar Stunden/Woche) suchen, als auch für diejenigen, die an einer Vollzeitstelle interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Schulung und Bewertung großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentengestützte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL usw.) - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Supply-Managern an komplexen oder experimentellen Projekten

Für das Ersetzen der bislang durch Drittanbieter-CMPs durchgeführten Darstellung von ConsentLayern im Web für unsere internationalen Marken sollen diese Layer neu implementiert werden, um diesen im Haus weiter betreiben und ausspielen zu können. Hierzu sind fundierte Kenntnisse in Typescript, Vue.js und klassischen Web-Darstellungstechniken (HTML und CSS) erforderlich. Ziel ist die Lieferung von ausführbarem Code, der alle Requirements umsetzt und automatisierte Tests enthält, die die korrekte Funktion nachweisen. Was genau ist der Beauftragungsumfang: Der Leistungsschwerpunkt besteht in der Erarbeitung von Elementen zur Entscheidungsvorlage des Vorgehens und in der Umsetzung von Maßnahmen entlang des daraus gestalteten Projektverlaufs. Dies beinhaltet konkret die folgenden Leistungspakete: - Implementierung von Code - Implementierung von ausführbaren Tests, die zur Abgabe erfolgreich sein müssen, Testabdeckung >= 80% - Erstellung von Dokumentation zum Code - Erstellung markenspezifischer cmp-config-Dateien. - Erstellung eines Projekts (einschließlich Anforderungen an die Vermögensverwaltung) als Kopie der Consent-Management-Plattform. - Entfernung von netID-Referenzen. - Erstellung markenspezifischer Einstellungen und Dateien für benutzerdefinierte Zwecke/Anbieter. - Hinzufügen neuer markenspezifische CSS-Themes (Variablenwerte, Logos usw.). - Einbeziehung der erforderlichen offiziellen IAB-GVL-Übersetzungen (ES, FR) in die wöchentliche Synchronisierung mit GVL - Implementierung von I18n und Vorbereitung markenspezifischer Datenquellen - Implementierung von PMC2.0-Backend-Nutzungsmodulen - Implementierung der Playout-Logik - Implementierung des Layer-Initialisierungsprozesses (mode=default und mode=resurface) - CDN-Upload- und Freigabeprozess - Projektdokumentation Projektumsetzung: - das gewünschte Ergebnis soll in Typescript und Vue.js verfasst sein, Build per Vite, Tests per Vitest.

Für ein AI-Lab suchen wir Mathematiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Als Berater könntest du eingeladen werden, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu schulen. Diese flexible Rolle passt sowohl für Expert:innen, die in Teilzeit arbeiten wollen (mindestens ein paar Stunden pro Woche), als auch für diejenigen, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Originelle Probleme der computergestützten Mathematik entwerfen, die echte Forschungsabläufe nachbilden. - Probleme erstellen, die Python-Programmierung zur Lösung erfordern (mit numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Probleme rechnerisch aufwendig sind und nicht manuell in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können. - Probleme entwickeln, die nicht-triviale Schlussfolgerungsketten in Bereichen wie Zahlentheorie, Kombinatorik, Graphentheorie und Numerische Analyse erfordern. - Probleme auf echten Forschungsfragen oder praktischen Anwendungen aus der mathematischen Praxis basieren. - Lösungen mit Python und gängigen mathematischen Bibliotheken verifizieren. - Problemstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten liefern. Support in: - Zahlentheorie: Primfaktorzerlegung, diophantische Gleichungen, modulare Arithmetik, kryptografische Berechnungen. - Kombinatorik: Enumerationen, Partitionen, Erzeugende Funktionen, kombinatorische Optimierung. - Graphentheorie: Netzwerkanalyse, Pfadsuche, Graphfärbung, aufspannende Bäume. - Numerische Analyse: Wurzelfindung, numerische Integration, Differentialgleichungen, Matrixberechnungen. - Diskrete Mathematik: Rekurrenzrelationen, algorithmische Komplexität, diskrete Optimierung. - Algebra: Polynomrechnungen, Gruppentheorie-Berechnungen, Matrixzerlegungen.

Ein Unternehmen sucht freiberufliche Bauingenieure, die KI-Modelle bewerten. Ziel des Projekts ist es, Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen im Bauwesen zu prüfen. Die Rolle umfasst eine enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Hauptverantwortlichkeiten: - Bewertung von KI-Modellen für Bauingenieur-Anwendungen. - Analyse der Modellausgaben und Feedback zur Verbesserung. - Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam zur Einhaltung der Branchenstandards. - Dokumentation von Ergebnissen und Empfehlungen zur Modelloptimierung. - Durchführung von Tests zur Überprüfung der Modellleistung und -zuverlässigkeit.

Wir suchen jemanden, der realistische und strukturierte Evaluierungsszenarien für auf LLM basierende Agenten entwerfen kann. Du erstellst Testfälle, die menschliche Aufgaben simulieren, und definierst eine Gold-Standard-Verhaltensweise, mit der Agentenaktionen verglichen werden. Du sorgst dafür, dass jedes Szenario klar definiert, gut bewertet und einfach auszuführen sowie wiederzuverwenden ist. Du brauchst einen scharfen analytischen Verstand, Aufmerksamkeit fürs Detail und Interesse daran, wie KI-Agenten Entscheidungen treffen. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, umfasst deine Arbeit typischerweise: - Strukturierte Testszenarien basierend auf realen Aufgaben entwerfen - Den goldenen Pfad und akzeptables Agentenverhalten festlegen - Arbeitsschritte, erwartete Ausgaben und Randfälle annotieren - Mit Entwicklern zusammenarbeiten, um deine Szenarien zu testen und zu verbessern - Agentenausgaben überprüfen und Tests entsprechend anpassen

Generative KI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu bewältigen. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, würdest du typischerweise: - Inhaltserstellung & -verfeinerung: Inhalte erstellen und verfeinern, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Physikthemen sicherzustellen, und dabei Referenzen und Beispielaufgaben entwickeln. - Expertengewinnung: Qualifikationstests von Experten bewerten und ihre Kompetenz prüfen. - Chat-Moderation: Unterstützung bieten, indem du projektbezogene Fragen anderer Experten in Discord-Chats beantwortest, besonders zu den Projekt-Richtlinien. - Arbeitsüberprüfung: Aufgaben anderer Experten prüfen und bewerten, um sicherzustellen, dass sie den Projekt-Richtlinien entsprechen. Konstruktives Feedback geben, fachliche Informationen verifizieren und Inhalte bei Bedarf bearbeiten, um die Qualität zu verbessern.

GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe logische Fähigkeiten zu entwickeln. Wenn du der Plattform als KI-Tutor im Bereich Chemie beitrittst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, umfasst deine Tätigkeit typischerweise: - Erstellung von Prompts, die die KI herausfordern. - Festlegung umfassender Bewertungskriterien zur Überprüfung der Genauigkeit der KI-Antworten. - Korrektur der Modellantworten basierend auf deinem fachspezifischen Wissen.

Für ein KI-Labor suchen wir Physiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn du der Plattform als Physiker beitrittst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Originale computergestützte Physik-Aufgaben entwerfen, die reale Forschungsabläufe simulieren. - Aufgaben erstellen, die in Python zu lösen sind (mit numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Aufgaben aufwändig sind und nicht manuell in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können. - Aufgaben entwickeln, die nicht-triviale Gedankengänge erfordern. - Aufgaben auf echte Forschungsherausforderungen oder praktische Anwendungen aus der physikalischen Praxis stützen. - Lösungen mit Python und Standardbibliotheken überprüfen. - Aufgabenstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten bereitstellen.

Ein Unternehmen sucht einen erfahrenen Data Engineer, um eine Migration von Snowflake zu Clickhouse durchzuführen. Der Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von Apache Spark für die Datenverarbeitung sowie der Verwaltung und Optimierung von Kubernetes-Umgebungen. Ziel ist es, eine leistungsstarke und skalierbare Datenplattform zu entwickeln und zu betreiben. - Durchführung der Migration von Snowflake zu Clickhouse - Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines mit Apache Spark - Verwaltung und Optimierung von Kubernetes-Clustern - Sicherstellung der Performance und Skalierbarkeit der Datenplattform - Implementierung von Lösungen in Python - Optional: Arbeit mit Snowplow für Datenanalysen

Für ein AI-Labor suchen wir einen Java-Entwickler, um ein AI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die eine Teilzeit-Tätigkeit (mindestens wenige Stunden/Woche) suchen, als auch an alle, die an einer Vollzeitbeschäftigung interessiert sind. - Codegenerierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Rubriken und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Wir suchen eine analytisch und technisch denkende Fachkraft, die: - KI-Ergebnisse und -Prozesse bewerten - Qualität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherstellen - Logische Fehler, Risiken und strukturelle Inkonsistenzen erkennen - Umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen für das Team liefern Ideale Kandidat:innen: - Berater:innen, Auditor:innen, Analyst:innen, Datenforscher:innen oder Business-/Technik-Analyst:innen mit ausgeprägter Argumentationsfähigkeit - Fachleute, die sich für KI, Prozessverbesserung und Qualitätsbewertung interessieren - Problemlöser:innen, die gerne komplexe Systeme, Logik und Szenarien analysieren Hauptaufgaben: - Leitung der Bewertung von KI-Ergebnissen und zugehörigen Prozessen - Abgleich von Aufgaben mit erwarteten/idealen Szenarien; Lücken und Risiken erkennen - Strukturierte, umsetzbare Empfehlungen für Entwickler:innen, Fachexpert:innen und Manager:innen geben - Bewertungsrichtlinien, Checklisten und SOPs pflegen und verbessern - Neue Ansätze, Tools und Prozesse zur Verbesserung der KI-Bewertung vorschlagen

Ein AI Lab sucht einen AI-Trainer für Vibe Coding. In dieser Rolle geht es darum, in verschiedenen Bereichen genaue, fundierte Ergebnisse zu liefern und dabei Automatisierung und KI-Tools zu nutzen. Die Position erfordert Expertise im Programmieren und Optimieren von Python-Skripten, im Umgang mit großen Datensätzen, in der Verbesserung KI-generierter Inhalte sowie im Formatieren und der Fehlersuche in technischen Workflows. Dies ist eine remote Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Schlüsselverantwortlichkeiten: - Führe fortgeschrittene Webrecherche und Datenanalyse durch, nutze mehrere Tools, um Informationen aus offiziellen Quellen zu finden und zu extrahieren. Verwende LLMs und fortgeschrittene Prompts, um Suchstrategien zu verfeinern und die Daten durch Abgleich mit vertrauenswürdigen Quellen zu validieren. - Führe Web-Scraping und Datenerfassung durch, indem du komplexe Webseitenstrukturen und mehrstufige Seiten (Regionen → Unternehmen → Detailseiten) navigierst. Verarbeite dynamische Inhalte, Archivseiten und verschiedene HTML-Formate und organisiere die extrahierten Daten in sauberen, gut formatierten CSV-Dateien. - Schreibe und optimiere Python-Skripte für Datenverarbeitung und Analyse mit Bibliotheken wie pandas, BeautifulSoup, Selenium und matplotlib. Wandle Rohdaten in strukturierte Formate (CSV, JSON, Tabellen) um und erstelle bei Bedarf Visualisierungen. - Führe Datenverarbeitung und Qualitätssicherung durch: bereinige, validiere und strukturiere Datensätze. Sorge für Datenintegrität über mehrere Quellen hinweg, wende Formatvorgaben an und führe Prüfungen durch, um eine hohe Ausgabequalität zu gewährleisten. - Nutze ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und Organisationsvermögen, um komplexe Workflows zu zerlegen, technische Probleme eigenständig zu lösen und rasch zwischen verschiedenen Bereichen und Aufgabentypen zu wechseln – mit minimaler Betreuung. - Erstelle klare Dokumentationen und hochwertige Ergebnisse, die exakt den Vorgaben für Dateiformate, Benennungskonventionen und Datenstruktur entsprechen. Pflege reproduzierbare Workflows und gut organisierten Code.

GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu meistern. Wenn du als AI Tutor in Biologie zur Plattform kommst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Prompts erstellen, die die KI herausfordern. - Umfassende Bewertungskriterien festlegen, um die Genauigkeit der Antworten der KI zu messen. - Die Antworten des Modells anhand deines Fachwissens korrigieren.

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die für ein fortgeschrittenes KI-Evaluationsprojekt rechenintensive Data-Science-Aufgaben erstellen. Dies ist eine remote-projektbasierte Möglichkeit für Experten, die anspruchsvolle Probleme entwerfen können, die rechnergestützte Methoden erfordern und den gesamten Data-Science-Lifecycle abbilden – von der Datenbeschaffung und -aufbereitung über statistische Analysen bis hin zu umsetzbaren Geschäftserkenntnissen. What You'll Do - Originele rechnergestützte Data-Science-Aufgaben entwerfen, die reale analytische Workflows in verschiedenen Branchen (Telekommunikation, Finanzen, Regierung, E-Commerce, Gesundheitswesen) simulieren - Aufgaben erstellen, die Python-Programmierung erfordern (pandas, numpy, scipy, sklearn, statsmodels, matplotlib, seaborn) - Sicherstellen, dass die Aufgaben so rechenintensiv sind, dass sie manuell nicht in angemessener Zeit lösbar sind (Tage/Wochen) - Aufgaben entwickeln, die nicht-triviale Gedankengänge in Datenverarbeitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, prädiktivem Modellieren und Erkenntnisgewinnung erfordern - Deterministische Aufgaben mit reproduzierbaren Antworten erstellen – auf stochastische Elemente verzichten oder feste Zufalls-Seed-Werte festlegen - Aufgaben auf realen geschäftlichen Herausforderungen basieren: Kundenanalyse, Risikobewertung, Betrugserkennung, Prognosen, Optimierung und operative Effizienz - End-to-End-Aufgaben entwerfen, die die komplette Data-Science-Pipeline abdecken (Datenaufnahme → Bereinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Aspekte) - Szenarien zur Big-Data-Verarbeitung integrieren, die skalierbare Rechenansätze erfordern - Lösungen mit Python unter Verwendung gängiger Data-Science-Bibliotheken und statistischer Methoden verifizieren - Problemstellungen klar mit realistischen Geschäftskontexten dokumentieren und verifizierte Musterlösungen bereitstellen

Für ein AI-Labor suchen wir Cybersecurity-Berater, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du möglicherweise zu Online-Projekten eingeladen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die eine Teilzeit-Tätigkeit (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch an diejenigen, die an einer Vollzeit-Option interessiert sind - Bewerte und führe Red-Teaming bei KI-Modellen, Agenten und Machine-Learning-Systemen durch, um Schwachstellen und Sicherheitsrisiken aufzudecken. - Erstelle offline reproduzierbare und automatisch auswertbare Testfälle, um Sicherheit und Leistungsfähigkeit von KI-Agenten zu prüfen. - Entwickle und implementiere Automatisierungsskripte, individuelle Tools, Umgebungen und Test-Harnesses. - Führe Sicherheitsforschungsinitiativen an oder beteilige dich daran, insbesondere im Bereich KI-Sicherheit, und entwickle realistische und anspruchsvolle Angriffsszenarien für das Modell. - Berate zu Cybersecurity-Best-Practices und politischen Implikationen.

Wir sind die agentische Datenmanagement-Plattform für Produktion und Logistik, bei der KI-Agenten, die von einer domänenspezifischen semantischen Schicht angetrieben werden, Daten bereinigen, aufbereiten und formatieren, sodass Ad-hoc-Geschäftsanfragen, für die man sonst Wochen bräuchte, in wenigen Sekunden beantwortet werden und so schnelle datenbasierte Entscheidungen ermöglichen. Um dieses Produkt weiterzuentwickeln und zu skalieren, suchen wir einen (Senior) Freelance Data & Semantic Layer Architect mit starkem Fokus auf konzeptionelle und architektonische Arbeit (in dieser ersten Phase ohne Hands-on-Implementierung), der: - die Gesamtprodukt- und Lösungsarchitektur entwirft (semantische Schicht, Datenplattform, Wissensdatenbank, Multi-Agent-Workflows, APIs) - eine Feature-Liste und Roadmap für die ersten Produktversionen definiert - ein MVP/Prototyp für die Validierungsphase spezifiziert (Umfang, Tech-Stack, Integrationen, Risiken) - eine hochrangige Aufwandsschätzung und Teamaufbau erstellt (Rollen, Skills, Eigenentwicklung vs. Zukauf) - die Kernsemantische Schicht gestaltet (Domänen, KPIs, Metriken-Logik, Datenkatalog, Geschäftsregeln).

Wir suchen QA-Tester für autonome KI-Agenten in einem neuen Projekt, das sich auf Validierung und Verbesserung komplexer Aufgabenstrukturen, Richtlinienlogik und Bewertungsrahmen für Agenten konzentriert. Im Verlauf des Projekts musst du Qualitätssicherung, Recherche und logisches Problemlösen in Einklang bringen. Diese Projektmöglichkeit eignet sich besonders für Menschen, die Systeme ganzheitlich betrachten und Szenarien, Folgen und Randfälle durchdenken. Du brauchst keinen Programmierhintergrund, musst aber neugierig, intellektuell gründlich und in der Lage sein, die Schlüssigkeit und Konsistenz komplexer Setups zu bewerten. Wenn du jemals in Bereichen wie Beratung, Quizshows (CHGK), Olympiaden, Falllösungen oder Systemdenken erfolgreich warst, könntest du gut zu uns passen. Was du tun wirst: - Bewertung von Aufgaben und Szenarien auf Logik, Vollständigkeit und Realismus. - Aufdecken von Inkonsistenzen, fehlenden Annahmen oder unklaren Entscheidungsstellen. - Mitwirkung bei der Definition klarer Erwartungsverhalten (Goldstandards) für KI-Agenten. - Markierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen, Gedankengängen und plausiblen Alternativen. - Durchdenken komplexer Systeme und Richtlinien aus menschlicher Perspektive, um sicherzustellen, dass Agenten richtig getestet werden. - Enge Zusammenarbeit mit QA, Autoren oder Entwicklern, um Verfeinerungen oder Randfallabdeckung vorzuschlagen.

Die Abteilung Digital Analytics nutzt die Adobe Experience Cloud zur Umsetzung personalisierter Nutzererlebnisse. Ziel ist die Steigerung der Conversion Rates und Verbesserung der Customer Experience durch gezielte Personalisierung und Testing. Die technische Umsetzung erfolgt eigenständig durch spezialisierte Consultants. - Ein zentraler Bestandteil der Aufgaben umfasst die Wartung der bereits bestehenden Implementierung innerhalb der Adobe Experience Plattform. Dazu zählen insbesondere die Überwachung der Daten sowie die Fehlerbehebung in den Quellkonnektoren. - Im Rahmen der Vorbereitung neuer Funktionen für die Nutzung in der Adobe Experience Plattform werden Anforderungen und Daten zunächst in das Experience Data Model von Adobe übersetzt. Dies beinhaltet die Erstellung von Entity-Relationship-Diagrammen (ERDs) sowie die Kontextualisierung der relevanten Daten. - Darauf aufbauend werden entsprechende Schemata innerhalb der Plattform angelegt und Datensätze zur weiteren Nutzung vorbereitet. - Zu den weiteren Tätigkeiten gehört die Konzeption und Einrichtung sowohl neuer Aktivierungskanäle als auch zusätzlicher Datenquellen. - Darüber hinaus werden neue, geschäftsrelevante Anwendungsfälle entlang der verschiedenen Phasen der Customer Journey entwickelt, um den geschäftlichen Mehrwert gezielt zu steigern. - Erstellung von Segmenten und Durchführung von Fehleranalysen mithilfe von gezielten SQL-Abfragen. - Beratung bei allen neu eingeführten Verarbeitungstätigkeiten, über die Einhaltung der geltenden Datenschutzbestimmungen, die erforderlichen internen Freigabeprozesse sowie über die Dokumentation der rechtlichen sowie technischen Spezifika.