Für ein kurzfristiges, spannendes Projekt im Umfeld eines führenden KI-Forschungsteams suchen wir aktuell analytisch starke Freelancer, die sich nebenberuflich etwas aufbauen oder ein zweites Standbein im Zukunftsfeld Künstliche Intelligenz entwickeln möchten.
Wenn du strukturiert arbeitest, präzise urteilen kannst und Interesse an modernen Conversational-AI-Systemen hast, könnte das sehr gut passen.
Aufgaben
* Vergleich und Bewertung KI-generierter Antworten hinsichtlich Qualität, Klarheit und Nutzen
* Vergabe von Präferenz-Rankings zwischen unterschiedlichen Antwortvarianten
* Arbeit nach klaren, strukturierten Bewertungsrichtlinien
* Kurze schriftliche Begründungen deiner Entscheidungen
* Erkennen von Auffälligkeiten oder Sonderfällen in Outputs und Aufgabenstellungen
Qualifikation
* Idealerweise Erfahrung in Datenannotation, Content-Moderation oder vergleichbaren Online-Projekten
* Starkes analytisches Denken & sicheres Urteilsvermögen
* Sorgfältige, konsistente Arbeitsweise - auch bei wiederkehrenden Aufgaben
* 10 bis 20 Stunden pro Woche Kapazität
* Sicherer Umgang mit Online-Tools
* Gute Englischkenntnisse (für Richtlinien & Dokumentation)
Benefits
✔ 100 % Remote
✔ Flexible Zeiteinteilung
✔ Projektbasiertes Arbeiten
✔ Klare Strukturen & transparente Vorgaben
✔ Wöchentliche Vergütung
✔ Ideal als Nebenverdienst oder zweites Standbein im KI-Umfeld
Wenn du dir vorstellen kannst, dein analytisches Know-how in einem innovativen KI-Projekt einzusetzen, dann bewirb dich gern bei uns als Freelancer!
👉 Jetzt mitmachen und aktiv an der Weiterentwicklung moderner KI-Systeme mitwirken.
Wir konzipieren, strukturieren und begleiten digitale Projekte im Bereich Künstliche Intelligenz, Datenanalyse und technologiegestützte Content-Prozesse.
Unser Fokus liegt dabei nicht nur auf der operativen Umsetzung,
sondern vor allem auf einer klaren Projektarchitektur: Anforderungen
werden präzise definiert, Workflows strukturiert aufgebaut und einzelne
Module sinnvoll miteinander verzahnt.
Gerade im KI-Umfeld entstehen Projekte häufig dynamisch – mit sich
verändernden Datenlagen, iterativen Testphasen und skalierenden
Aufgabenpaketen. Wir schaffen hier die notwendige Struktur, um aus
komplexen Anforderungen umsetzbare, klar definierte Arbeitseinheiten zu
entwickeln.