Whitney L.-Spezialist für KI-Bewertung und Annotation
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Erfahrungen
Spezialist für KI-Bewertung und Annotation
- LLM-Benchmarking: Über 1,000 von LLMs generierte Antworten auf technische Korrektheit, Code-Effizienz, Sicherheit und die strikte Einhaltung komplexer technischer Prompt-Vorgaben bewertet und verglichen.
- Mathematische Prüfung: Hochdetaillierte strukturelle Prüfungen von modellgeneriertem Code und mehrstufigen mathematischen Herleitungen durchgeführt und dabei Ursachen für logische Lücken, Syntaxfehler und Halluzinationen dokumentiert.
- Prompt-Architektur: Hochkomplexe mathematische, logische und programmierbezogene Prompts entwickelt und Belastungstests unterzogen, um Fehler in Edge-Cases aufzudecken und fortgeschrittene Denkfähigkeiten zu bewerten.
- Modellausrichtung: RLHF- und SFT-Workflows geleitet, Google Collab und interaktive Python-Skripte genutzt, um umfangreiche Datensätze mit Modellausgaben zu analysieren und sehr detaillierte Präferenz-Rankings zu erstellen.
Junior-Softwareentwickler
Neurosurgical Research Unit
- Daten-Workflows und Pipelines: Robuste Softwaretools und Python-Skriptpipelines entwickelt, getestet und gewartet, um komplexe klinische Forschungsdatensätze zu verarbeiten, zu bereinigen und zu validieren.
- Übersetzung von Anforderungen: Eng mit funktionsübergreifenden Forschungsteams zusammengearbeitet, um übergeordnete Anforderungen an die Datensammlung in strukturierte algorithmische Logik, mathematische Validierungsprüfungen und Konsistenzfilter zu übersetzen.
- Qualitätssicherung: Umfassende Tests von Edge-Cases, System-Debugging und Code-Reviews in Google Collab-Umgebungen durchgeführt, um absolute Datenzuverlässigkeit und die Einhaltung strenger Richtlinien sicherzustellen.
- Technische Dokumentation: End-to-End-Software-Workflows, API-Integrationen und Systemspezifikationen dokumentiert, um operative Übergaben an große Forschungsteams zu vereinfachen.
Tutor und Evaluator für Mathematik und analytische Daten
- Quantitative Logik: Fortgeschrittene mathematische Konzepte (College-Algebra, quantitatives Denken, angewandte Mathematik) analysiert und in klare, schrittweise logische Herleitungen zerlegt.
- Fehleranalyse: Von Studierenden und Systemen erstellte technische Herleitungen geprüft, um strukturelle Fehler und logische Versäumnisse zu erkennen, zu klassifizieren und zu korrigieren.
- Leistungsoptimierung: Strukturierte Vorlagen zur Problemlösung entwickelt, die die Genauigkeit bei der mehrstufigen Lösung quantitativer Probleme um über 25% steigern.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen und Bildung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Analytischer Softwareentwickler und Spezialist für KI-Bewertung mit einer starken Grundlage in algorithmischem Denken, mathematischer Logik und fortgeschrittenen Daten-Workflows. Experte für die Entwicklung strenger Prompt-Edge-Cases, die Durchführung von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)-Frameworks und die mehrstufige mathematische Fehleranalyse zur Optimierung der Ausrichtung von Large Language Models (LLM). Nachweisliche Erfahrung darin, komplexe Anforderungen aus der MINT-Forschung in skalierbare Datenpipelines zu übersetzen und eine hochwertige Datensammlung für Machine-Learning-Anwendungen zu verwalten. Umfangreiche Erfahrung mit Python und Google Colab für automatisierte Code-Prüfungen, Datenvalidierung und Konsistenzfilterung.
Fähigkeiten
- Mint-Daten Und Ki-Bewertung: Rlhf, Supervised Fine-Tuning (Sft), Bewertung Von Modellantworten, Prompt Engineering, Identifikation Von Edge-Cases, PräFerenz-Ranking, Red Teaming.
- Softwareentwicklung Und Mathematik: Softwarearchitektur, Algorithmische Logik, Fortgeschrittene Datenvalidierung, Angewandte Mathematik, Quantitatives Denken, System-Debugging.
- Tools Und Frameworks: Python, Google Collab, Git, Json, Markdown, Rest Apis, Fortgeschrittene Datenanalyse (Ms Excel / Google Sheets), Agile-Prinzipien.
- Workflow-AbläUfe: FunktionsüBergreifende Zusammenarbeit, Technische Dokumentation, Datenannotation, Workflow-Design, QualitäTssicherung Und Durchsetzung Der DatenintegritäT.
Sprachen
Ausbildung
Humboldt University of Berlin
Master of Science · Software Engineering · Berlin, Deutschland
Humboldt University of Berlin
Bachelor of Science · Software Engineering · Berlin, Deutschland
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Whitney spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Whitney hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Whitney in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 1 Firma gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 11 Monate. Beachten Sie, dass Whitney möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Whitney gut geeignet für Rollen wie: Spezialist für KI-Bewertung und Annotation, Junior-Softwareentwickler, Tutor und Evaluator für Mathematik und analytische Daten.
Die neueste Position von Whitney ist Spezialist für KI-Bewertung und Annotation.
In den letzten Jahren hat Whitney für Neurosurgical Research Unit gearbeitet.
Whitney hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Informationstechnologie (IT) und Gesundheitswesen.
Whitney hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung und Forschung und Entwicklung (F&E). Whitney hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung.
Whitney hat kürzlich in Industrien wie Bildung, Informationstechnologie (IT) und Gesundheitswesen gearbeitet.
Whitney hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Whitney hat einen Master in Software Engineering von Humboldt University of Berlin und einen Bachelor in Software Engineering von Humboldt University of Berlin.
Whitney ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
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