Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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AI Quality Assurance Expert
Wir suchen einen erfahrenen AI Quality Assurance Expert (f/m/d) für ein Freelance-Projekt zur Unterstützung unseres Kunden.
Aufgaben Als AI Quality Assurance Expert sind Sie verantwortlich für die Sicherstellung von Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Compliance von KI-Lösungen. Sie entwickeln und führen Validierungsstrategien, Quality-Assurance-Frameworks und automatisierte Testansätze für ML-, LLM- und agentenbasierte Systeme durch. Die Rolle kombiniert klassische Software-Qualitätssicherung mit KI-spezifischen Validierungsmethoden.
Ihre Verantwortungen umfassen: - Entwicklung und Ausführung von Testplänen und Validierungsrahmen für KI-Produkte und ML-Lösungen - Aufbau und Verwaltung von KI-spezifischen Test-Assets wie Evaluierungsdatensätze und Benchmark-Szenarien - Design und Betrieb automatisierter Tests in MLOps- und LLM-Delivery-Pipelines - Definition von Akzeptanzkriterien und Quality Gates für KI-Systeme - Design und Wartung von Telemetrie, Observability und Monitoring für KI-Verhalten - Durchführung von Simulationskampagnen zur Identifikation von Risiken und Fehlermodi - Kommunikation von KI-Qualitätsrisiken und Validierungsergebnissen als geschäftsrelevante Bewertungen - Unterstützung bei Root-Cause-Analysen und Korrekturmaßnahmen - Verwaltung von Validierungsdokumentation und audit-ready Records
Anforderungen - Mehrjährige Erfahrung in Software-Testing, Quality Assurance oder Validierung digitaler Produkte - Praktische Erfahrung mit KI, ML oder datengesteuerten Anwendungen - Erfahrung in der Validierung von ML- oder LLM-basierten Lösungen wird stark bevorzugt - Erfahrung in Production Monitoring und Incident Management für Software- oder KI-Systeme
Skills erklärt
- Software-Testing
- Systematische Prüfung von Softwareanwendungen auf Fehler, Funktionalität und Qualität vor dem produktiven Einsatz.
- Quality Assurance
- Systematische Überprüfung von Softwarequalität durch Tests und Prozessüberwachung; zielt auf Fehlerfreiheit und Anforderungserfüllung ab.
- Test Automation
- Automatisierte Durchführung von Softwaretests durch Scripts oder Tools statt manueller Testung; wird eingesetzt, um Tests schneller, wiederholbar und kostengünstiger durchzuführen.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- MLOps
- Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
- API Testing
- Prüfung von Programmierschnittstellen auf Funktionalität, Sicherheit und Performance; überprüft, ob APIs korrekt funktionieren und Daten richtig austauschen.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
- Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
- Kostet Nexus etwas?
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Stundensatz vs. Markt
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Ø 122 €/h (für diese Skills)
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