Machine Learning Pathway Tutor - Freelance

Kiron Open Higher Education gGmbH – Berlin

Kurzbeschreibung der Position

Als Machine Learning Tutor unterstützen Sie Lernende im Rahmen des Thrive-Programms durch strukturierte akademische Betreuung und praktische Anleitung. Die Tätigkeit umfasst wöchentliche Gruppentutorien per Zoom von Mai bis August 2026.

Hauptaufgaben

  • Durchführung von offenen Gruppentutorien per Zoom für Teilnehmer der Machine Learning Spezialisierung (zwischen Mai und August 2026, bis zu 4 Stunden pro Woche).
  • Unterstützung der Lernenden beim Verständnis von Kernkonzepten im Bereich Machine Learning (ML) und LLMs mit Python-Technologien: von überwachtem und unüberwachtem Lernen mit scikit-learn bis hin zu PyTorch für Deep Learning sowie der Einrichtung von Tools wie Hugging Face Hub, GitHub und Llama 3.
  • Abstimmung der Beratung mit den Inhalten des Kurses auf DataCamp (voller Zugriff bereitgestellt) und den allgemeinen Lernzielen von Thrive.
  • Bereitstellung von formativem (vorläufigem, zwischenzeitlichem) strukturiertem Feedback zu Projektarbeiten und angewandten Projekten, die vom Applied AI Institute for Europe entworfen wurden.
  • Enge Zusammenarbeit mit dem Learning Designer, um die Sitzungsdurchführung an die Lehrplanziele anzupassen.
  • Leichtere Unterstützung (1 Stunde/Woche) zwischen September und Oktober, einschließlich der Bewertung von Top-Lernenden-Projekten und optionaler Teilnahme an einer persönlichen Abschlussveranstaltung (Berlin).
  • Beitrag zur kontinuierlichen Verbesserung des Thrive-Programms und des ML-Spezialisierungsmoduls durch offenes Feedback und konstruktive Kritik.

Qualifikationen und Fähigkeiten

  • Aktuelle und fundierte Kenntnisse in branchenüblichen Tools für Python-Programmierung für Data Science, Machine Learning, NLP und andere angewandte KI-Anwendungsfälle, einschließlich Vertrautheit mit:
  • scikit-learn
  • PyTorch
  • Hugging Face
  • Erfahrung in der Arbeit mit Git-Versionskontrolle für Datenprojekte.
  • Berufserfahrung in der Anwendung von Machine Learning- und/oder KI-Engineering-Prinzipien in einem nicht-akademischen Sektor (Unternehmen, Regierung, Gesundheitswesen).
  • Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (C1+).

Arbeitsort / Rahmenbedingungen

  • Wöchentlicher Zeitaufwand: 2 - 4 Stunden
  • Stündlicher Stundensatz: 28 - 35€
  • Einladung zu persönlichen Veranstaltungen