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.

- 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 KI-Labor suchen wir einen Java-Entwickler, der ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) trainiert. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du eventuell zu Online-Projekten eingeladen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die eine Teilzeitbeschäftigung suchen (mindestens ein paar Stunden pro Woche), als auch an alle, die sich für eine Vollzeitstelle interessieren. - Code-Generierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation von Large Language Models - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitungen, Solution Engineers und Supply Managern an komplexen oder experimentellen Projekten

- Selbständige Störungsanalyse und nachhaltige Fehlerbeseitigung - Durchführung von Arbeiten im Sinne der vorbeugenden Instandhaltung - Wartung und Instandhaltung an Maschinen und automatisierten Produktionsanlagen mit neuester Technologie - Dokumentation der durchgeführten Arbeiten - Fortlaufende Optimierung unserer Anlagen und Prozesse - Offenheit und Wertschätzung für deine Verbesserungsvorschläge und Anregungen

Wir suchen einen freiberuflichen Agent-Evaluationsanalysten, der die Verantwortung für Qualität, Struktur und Erkenntnisse im gesamten Projekt übernimmt. Diese Rolle geht weit über reine Aufgabenprüfung hinaus – es geht um kritisches Denken, Systemanalyse und die Gewährleistung von Klarheit, Zuverlässigkeit und Konsistenz in großem Maßstab. Du arbeitest sowohl als praktischer Evaluator als auch als Analyst und kooperierst mit Fachexperten, Delivery Managern und Ingenieuren. Neben der Überprüfung der Ergebnisse sollst du das „Warum“ hinter der Arbeit verstehen, logische Lücken oder Inkonsistenzen aufdecken und sinnvolle Verbesserungen vorschlagen. Dies ist eine flexible, wirkungsorientierte Rolle, bei der du Raum hast, dich weiterzuentwickeln, Ideen einzubringen und mitzugestalten, wie Evaluation und Qualität im Projekt skaliert werden. Diese Rolle eignet sich besonders für: - Analysten, Forscher oder Berater mit starken Strukturierungs- und Argumentationsfähigkeiten - Junior-Produktmanager oder Strategen, die sich für KI und Evaluationsarbeit interessieren - Clevere Problemlöser (Studierende oder Berufseinsteiger), die gerne in Logik, Systeme und Grenzfälle eintauchen Du benötigst keinen Programmierhintergrund. Entscheidender sind Neugier, intellektuelle Genauigkeit und die Fähigkeit, komplexe Strukturen präzise zu bewerten. Was du tun wirst - Volle Verantwortung für den QA-Prozess bei den Agent-Evaluationsaufgaben übernehmen - Aufgaben und Golden Paths, die von Szenario-Autoren und Experten erstellt wurden, prüfen und validieren - Logische Inkonsistenzen, unklare Anforderungen, versteckte Risiken und unrealistische Annahmen erkennen - Strukturiertes Feedback geben und Qualitätsabstimmung unter den Mitwirkenden sicherstellen - Neue QA-Teammitglieder schulen, einarbeiten und coachen - Mit Fachexperten, Delivery Managern und Ingenieuren zusammenarbeiten, um Testklarheit und -abdeckung zu verbessern - QA-Checklisten, SOPs und Review-Richtlinien pflegen und optimieren - Zur Testplanung, Priorisierung und Festlegung von Qualitätsmaßstäben beitragen - Eigeninitiative zeigen, neue Ansätze, Tools und Prozesse vorschlagen, die Validierung und Analyse skalierbar machen

Für ein AI-Labor suchen wir Rust-Entwickler*innen, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater*in kannst du online Projekte begleiten, um das Modell in deinem Fachbereich zu schulen. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert*innen, die teilzeit (mindestens ein paar Stunden/Woche) arbeiten möchten, als auch an jene, die sich eine Vollzeitstelle wünschen. - Code-Generierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluierung großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit verschiedenen Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL usw.) - Anpassung von Richtlinien für neue Fachgebiete und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitungen, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Wir suchen einen analytischen und technisch versierten Experten, um: - KI-Ergebnisse und -Prozesse zu bewerten - Qualität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen - Logische Fehler, Risiken und strukturelle Inkonsistenzen zu erkennen - Dem Team umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen zu liefern Ideale Kandidat:innen: - Consultants, Wirtschaftsprüfer:innen, Analyst:innen, Datenforscher:innen oder Business-/Technical-Analyst:innen mit starken logischen Fähigkeiten - Fachleute, die neugierig auf KI, Prozessverbesserung und Qualitätsbewertung sind - Problemlöser:innen, die es lieben, komplexe Systeme, Logik und Szenarien zu analysieren Hauptaufgaben: - Leitung der Bewertung von KI-Ergebnissen und zugehörigen Prozessen - Überprüfung von Aufgaben im Vergleich zu erwarteten/idealen Szenarien; Identifikation von Lücken und Risiken - Bereitstellung strukturierter, umsetzbarer Empfehlungen für Entwickler, Fachexpert:innen und Manager:innen - Pflege und Verbesserung von Bewertungsrichtlinien, Checklisten und SOPs - Vorschlag neuer Ansätze, Tools und Prozesse zur Optimierung der KI-Bewertung

GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezielle Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu meistern. Wenn du der Plattform als KI-Tutor*in für Chemie beitrittst, 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 KI-Antworten zu prüfen. - Die Antworten des Modells anhand deines fachspezifischen Wissens korrigieren.

Für ein AI-Lab suchen wir einen Kotlin-Entwickler, der ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) trainiert. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater kannst du eingeladen werden, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle passt sowohl für Experten, die eine Teilzeitbeschäftigung (mindestens ein paar Stunden/Woche) suchen, als auch für alle, die an einer Vollzeitstelle interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in gesicherten 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

GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkprozesse zu meistern. Wenn du der Plattform als KI-Tutor für Biologie beitrittst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. 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 prüfen. - Die Antworten des Modells auf Basis deines fachspezifischen Wissens korrigieren.

Für ein KI-Labor suchen wir einen Wirtschaftsexperten, der ein KI-Modell trainiert. GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe logische Abläufe zu meistern. Wenn du mitmachst, bekommst du die Chance, an diesen Projekten mitzuwirken. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, würdest du typischerweise: - Komplexe, realistische Aufgaben erstellen, die modernste KI-Agenten an ihre Grenzen bringen. Denke an verstreute Daten, bedingte Abläufe und echtes Fachwissen. - Eine detaillierte Version mit objektiver Bewertung ausarbeiten und dann eine absichtlich mehrdeutige Version schreiben, um den Agenten darauf zu trainieren, mit weniger Anleitung erfolgreich zu sein. - Nur echte Expertenkomplexität. Du verbesserst die KI-Werkzeuge, die du später selbst nutzen wirst.

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.

Für ein AI-Labor suchen wir einen Ruby-Entwickler, um ein AI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Du hilfst der AI, die Welt zu verstehen. Als Berater kannst du zu Online-Projekten eingeladen werden, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die eine Teilzeittätigkeit (mindestens ein paar Stunden/Woche) suchen, als auch an Personen, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Prompt-Bewertung und komplexe Datenannotation - Training und Bewertung von Large Language Models - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL usw.) - Anpassung von Richtlinien für neue Branchen und Anwendungsfälle - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Für ein KI-Labor suchen wir Expert:innen für maschinelles Lernen, 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 mitarbeitest, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Originelle rechnergestützte MINT-Probleme entwerfen, die reale wissenschaftliche Abläufe simulieren - Probleme erstellen, die Python-Programmierung zur Lösung erfordern - Sicherstellen, dass die Probleme rechnerisch intensiv sind und nicht manuell in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können - Aufgaben entwickeln, die nicht-triviale Schlussfolgerungsketten und kreative Lösungsansätze benötigen - Lösungen mit Python und Standardbibliotheken (numpy, pandas, scipy, sklearn) überprüfen - Problemstellungen klar dokumentieren und verifizierte, korrekte Antworten liefern

Für ein KI-Labor suchen wir Cybersicherheitsberater, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater kannst du eingeladen werden, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die eine Teilzeittätigkeit (mindestens wenige Stunden pro Woche) suchen, als auch an diejenigen, die an Vollzeitschancen interessiert sind - Bewerte und führe Red-Teaming an KI-Modellen, Agenten und Machine-Learning-Systemen durch, um Schwachstellen und Sicherheitsrisiken zu identifizieren. - 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 wirke daran mit, besonders im Bereich KI-Sicherheit, indem du realistische und anspruchsvolle Angriffsszenarien für das Modell erstellst und umsetzt. - Berate zu Cybersicherheits-Best-Practices und politischen Auswirkungen.

Ein AI Lab sucht einen KI-Trainer für Vibe Coding. In dieser Rolle erstellst du präzise, gut begründete Ergebnisse in verschiedenen Bereichen und nutzt dabei Automatisierung und KI-Tools. Die Position erfordert Fachwissen im Programmieren und Optimieren von Python-Skripten, im Umgang mit großen Datensätzen, in der Verbesserung KI-generierter Inhalte sowie im Formatieren und Beheben technischer Workflows. Dies ist eine remote Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Hauptaufgaben: - Durchführung fortgeschrittener Webrecherchen und Datenanalysen mit verschiedenen Tools, um Informationen aus offiziellen Quellen zu finden und zu extrahieren. Einsatz von LLMs und ausgefeilten Prompts zur Verfeinerung der Suchstrategien und Validierung der Daten durch Gegenprüfung mit autoritativen Quellen. - Web-Scraping und Datenextraktion durch Navigieren komplexer Website-Strukturen und mehrstufiger Seiten (Regionen → Unternehmen → Detailseiten). Umgang mit dynamischen Inhalten, archivierten Seiten und verschiedenen HTML-Formaten und Organisation der extrahierten Daten in saubere, gut formatierte CSV-Dateien. - Schreiben und Optimieren von Python-Skripten für Datenverarbeitung und -analyse mit Bibliotheken wie pandas, BeautifulSoup, Selenium und matplotlib. Umwandlung roher Daten in strukturierte Formate (CSV, JSON, Tabellen) und Erstellen von Visualisierungen bei Bedarf. - Durchführung von Datenverarbeitung und Qualitätssicherung durch Bereinigen, Validieren und Strukturieren von Datensätzen. Sicherstellung der Datenintegrität über mehrere Quellen, Anwenden von Formatvorgaben und Ausführen von Prüfschritten für hohe Qualität. - Einsatz ausgeprägter Problemlösungsfähigkeiten und Sorgfalt, um komplexe Workflows zu zerlegen, technische Probleme selbstständig zu beheben und schnell zwischen verschiedenen Bereichen und Aufgaben zu wechseln – mit minimaler Anleitung. - Erstellen klarer Dokumentationen und hochwertiger Ergebnisse, die den genauen Anforderungen für Dateiformate, Namenskonventionen und Datenstrukturen entsprechen. Aufrechterhaltung reproduzierbarer Workflows und gut organisierter Codes.

- Ein Unternehmen aus der Energie- und Energiedienstleistungsbranche sucht einen erfahrenen IT Projektleiter für ein ServiceNow-Projekt. - Ziel des Projekts ist die Leitung und erfolgreiche Umsetzung eines Enterprise-ServiceNow-Projekts mit Fokus auf ITSM und Customer Service Management (CSM). - Die Rolle umfasst die Planung, Steuerung und Sicherstellung eines stabilen Projektablaufs in enger Zusammenarbeit mit internen und externen Stakeholdern. - Operatives & strategisches Service Management der ServiceNow-Plattform - Prozessverantwortung für ITSM und CSM (B2B & B2C) - Prozessdesign, Governance & kontinuierliche Optimierung - Steuerung externer Provider und Dienstleister - Monitoring, KPI-Analysen & Ableitung von Verbesserungen - Sicherstellung eines stabilen Plattformbetriebs

- Ein Unternehmen sucht einen erfahrenen Business Analysten, der die Transformation von SAP ECC zu S/4HANA Utilities unterstützt. - Ziel des Projekts ist die Analyse, Dokumentation und Optimierung von Output- und Archivierungsprozessen sowie die Erstellung von Fachkonzepten und Spezifikationen. - Der Analyst wird eng mit Product Ownern, IT und Fachbereichen zusammenarbeiten, um die Machbarkeit, den Aufwand und die Priorisierung von Anforderungen abzustimmen.

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.

Für ein KI-Labor suchen wir einen Buchhaltungsexperten, der ein KI-Modell trainiert GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkprozesse zu bewältigen. Wenn du mitmachst, hast du die Chance, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, könnte deine Arbeit typischerweise so aussehen: Du erstellst komplexe, realistische Aufgaben, die die fortschrittlichsten KI-Agenten an ihre Grenzen bringen. Denk an verstreute Daten, bedingte Abläufe und echtes Fachwissen. Du entwickelst eine detaillierte Version mit objektiver Bewertung und schreibst dann eine offene Version, mit der der Agent lernt, auch ohne zu viel Vorgaben erfolgreich zu sein. Echte Expertenkomplexität nur. Du verbesserst damit die KI-Werkzeuge, die du selbst später nutzen wirst.