Frost & Sullivan ist ein global tätiges Beratungs- und Marktforschungsunternehmen, das Organisationen im Gesundheitswesen, im Marketing und in weiteren Branchen unterstützt. Das Team verbindet Branchenforschung, Marktinformationen, Analysen – einschließlich der FROST-KI-Engine – und strategische Beratung, um Unternehmen, Investoren und Organisationen des öffentlichen Sektors bei der Bewertung von Chancen, der Entwicklung von Innovationsstrategien, der Planung von Produkteinführungen, der Beurteilung von M&A-Entscheidungen und der Stärkung ihrer Go-to-Market-Pläne zu unterstützen. Darüber hinaus bringt das Unternehmen Führungskräfte aus der Wirtschaft bei Veranstaltungen und in Führungskräfte-Räten zusammen und verbindet Forschung mit praxisnaher Wachstumsplanung über Branchen und Regionen hinweg.
KI-Modelltrainer, Business Technology – Singapur Hybrid
Trainieren und bewerten Sie Frost & Sullivans MetaBrain, indem Sie Forschungsergebnisse und Geschäftsexpertise in strukturierte Evaluationsressourcen, Regeln und getestete Workflow-Verbesserungen überführen. Die Rolle umfasst Expertenprüfung, Qualitätsmessung, kontrollierte Iteration sowie – im Technologiebereich – Python-basierte Evaluation und Datensatzverwaltung.
Beschreibung
- MetaBrains Anwendung genehmigter Forschungsmethoden und Geschäftslogik schulen und bewerten
- Fachwissen in strukturierte Beispiele, Regeln und Prüfungskriterien überführen
- Feedback von Beratern in kontrollierte, testbare Modellverbesserungen umwandeln
- autorisierte Forschung, Taxonomien, Entscheidungsregeln, Beispiele und Gegenbeispiele organisieren
- Quellenbasierte Referenzantworten entwickeln und Umfang, Daten, Einschränkungen sowie zulässige Nutzung dokumentieren
- Bewertungsraster für faktische Belege, numerische Konsistenz, Relevanz, Vollständigkeit und Unsicherheit erstellen
- Blindvergleiche durchführen und Fehler, Meinungsverschiedenheiten zwischen Prüfern sowie Ergebnisse der Schlichtung dokumentieren
- Entwicklungsmaterial von zurückgehaltenen Evaluationsfällen getrennt halten
- Prompts, Abrufeinstellungen und Geschäftsregeln in genehmigten Design- und Tuning-Umgebungen konfigurieren
- Korrekturen von Beratern in versionskontrollierte Änderungsanfragen überführen
- Jede Aktualisierung erneut testen und ein dokumentiertes Rollback-Protokoll führen
- Mit technischen Trainern bei der Versuchsplanung und Fehleranalyse zusammenarbeiten
- Im Technologiebereich Python-Skripte zur Evaluation entwickeln, Datensatzversionen verwalten und begründete Fine-Tuning-Experimente unterstützen
Anforderungen
- Mindestens drei Jahre umfassende Erfahrung in Forschung, Beratung oder Wissensqualität; gleichwertige Leistungen werden ebenfalls berücksichtigt
- Nachweisbare Fähigkeiten in der Bewertung von Belegen, im Geschäftsschreiben, in der numerischen Validierung und in methodischer Präzision
- Grundlegende Kenntnisse über KI oder große Sprachmodelle durch formale Ausbildung oder Zertifizierung sowie praktische Erfahrung beim Testen oder Verbessern von KI-Ausgaben
- Erfahrung mit Peer-Reviews, Analystenschulung, Umfragecodierung, Taxonomieentwicklung, Qualitätssicherung, Low-Code-Automatisierung oder der strukturierten Pflege von Wissensdatenbanken ist von Vorteil
- SQL- oder Python-Erfahrung ist für Bewerber im Business-Bereich hilfreich
- Python-Skripterstellung für Evaluationen ist im Technologiebereich erforderlich