Fachexperten für KI-Modellbewertung und Trainingsdaten gewinnen

Finden Sie verifizierte Fachleute (Radiologen, Steueranwälte, Aktuare), die für KI-Labore Daten verfassen und bewerten, statt generischer Labeler.

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Eine Auswahl von Teams, die diese Aufgabe mit Forager umsetzen · plus weitere Teams, die Forager nutzen

Nutzt POST /person_role_search/ · API-Referenz zur Personensuche

Kosten: 15 Credits pro gefundener Mobilnummer. Eine Abfrage nach Mobilnummer oder E-Mail-Adresse ohne Ergebnis kostet 0 Credits. Anreicherung und Suche werden pro Anfrage berechnet: Credit-Preise.

So fließen die Daten

2 Eingaben → Personen-Datenfeed + Personensuche + Mobilnummern → 3 Felder Beispieldaten

01 · Eingaben

LinkedIn URL

linkedin.com/in/priya-fixture

Kohortengröße

linkedin.com/in/priya-fixture

02 · Forager

Personen-Datenfeed + Personensuche + Mobilnummern POST /person_role_search/

Treffer gefunden

03 · Ausgaben

Priya FixtureOperations Lead · Example Inc.

Name: Priya Fixture
title: Operations Lead
Mobil: +44 20 7946 0958
geschäftliche E-Mail: priya@example.com
Unternehmen: Example Inc.

3 Felder in der AntwortBeispieldaten

Schritte

Fragen Sie people_feed oder POST /person_role_search/ nach nachgewiesenen Jobtiteln und Erfahrungsdauer ab
Filtern Sie nach Standort und aktueller Beschäftigung, um die Verfügbarkeit zu prüfen
Kontakt per Mobilnummer und privater E-Mail-Adresse
Geprüfte Qualifikationen zusammen mit der Kohorte speichern

import json, os, requests

BASE = "https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage"
HEADERS = {"X-API-KEY": os.environ["FORAGER_KEY"]}
body = json.load(open("request.json"))  # request fields: see the API reference

# 1. Query people_feed or POST /person_role_search/ for credentialed titles
# and experience length
r1 = requests.post(f"{BASE}/person_role_search/", headers=HEADERS, json=body)

# 2. Filter by location and current employment for availability

# 3. Contact via mobile and personal email

# 4. Store verified credentials with the cohort

# 1. POST /person_role_search/
curl -X POST \
  https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/person_role_search/ \
  -H "X-API-KEY: $FORAGER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @request.json

Aus den Schritten des Praxisbeispiels generiertAnfragefelder: API-Referenz

Selbst ausführen: API-Referenz zur Personensuche

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Eingaben und Ausgaben

Eingaben	Ergebnisse
Expertenprofil-Spezifikation	`expert cohort`
Kohortengröße	`credentials`
	`contact fields`

Fragen zu diesem Praxisbeispiel

Wie finden KI-Labs Fachexperten, um ihre Modelle zu evaluieren?

Fragen Sie people_feed oder POST /person_role_search/ nach nachgewiesenen Jobtiteln und Erfahrungsdauer ab. Filtern Sie nach Standort und aktueller Beschäftigung, um die Verfügbarkeit zu prüfen.

Was kostet es, Fachexperten für KI-Modellbewertung und Trainingsdaten zu gewinnen?

Personensuche: 1 Credit pro Anfrage, und Personensuche: Positionsdetails: 1 Credit pro Anfrage, berechnet, unabhängig davon, ob Daten zurückkommen. Mobilnummern: 15 Credits pro gefundener Mobilnummer; eine Mobilnummern-Abfrage ohne Treffer kostet 0 Credits. Der Personen-Datenfeed ist eine jährliche Pauschallizenz, global oder regional, und wird nicht in Credits berechnet. Die 8.250 monatlichen Credits von Growth decken 550 Mobilnummern oder 8.250 Suchanfragen ab, oder eine Mischung aus beidem. Die Self-Service-Pläne sind Starter, Growth, Pro und Scale. Pläne und Preise ansehen

Was brauche ich für dieses Praxisbeispiel und was kommt zurück?

Sie senden Kohortengröße und Expertenprofil-Spezifikation. Sie erhalten Kontaktfelder, Qualifikationen und Expertenkohorte als JSON zurück. Außerdem benötigen Sie einen Forager-API-Schlüssel, der in einem kostenlosen Konto enthalten ist.

Wo finde ich verifizierte Ärzte, Anwälte oder Ingenieure für RLHF und KI-Evaluation?

Dieses Praxisbeispiel nutzt den Forager Personen-Datenfeed, die Personensuche und Mobilnummern. Personen-Datenfeed: Eine lizenzierte Datei mit 800M+ beruflichen Profilen, planmäßig aktualisiert und an Snowflake oder S3 geliefert. Finden Sie geprüfte Fachleute (Radiologen, Steueranwälte, Aktuare), die für KI-Labs Daten verfassen und bewerten, statt generischer Labeler.

Gibt es eine kostenlose Möglichkeit, Forager für diesen Workflow auszuprobieren?

Ja. Fordern Sie in einem 30-minütigen Gespräch einen Beispielauszug des Personen-Datenfeeds an und prüfen Sie die Felder an Ihren eigenen Datensätzen, bevor Sie lizenzieren.

Wann sollte ich diesen Workflow ausführen?

Ein KI-Lab oder Datenanbieter braucht für ein Evaluationsprojekt eine Kohorte von Fachexperten. KI-Labs erhalten geprüfte Fachexperten statt generischer Labeler.

Welche Forager-Produkte nutzt dieses Praxisbeispiel?

Personen-Datenfeed, Personensuche und Mobilnummern. Personen-Datenfeed: eine lizenzierte Datei mit 800M+ beruflichen Profilen, planmäßig aktualisiert und an Snowflake oder S3 geliefert. Personensuche: Finden Sie die Personen, die bei Zielunternehmen eine Position innehaben, gefiltert nach Jobtitel, Seniorität, Abteilung und Standort.

Wie prüfen Sie die Datenqualität?

Forager belegte im Test 2026 von Clay unter Anbietern mobiler Daten Platz #1 von 10 nach Quality Score: dem Maß von Clay dafür, wie wahrscheinlich eine gewählte Nummer die richtige Person erreicht. Entscheidend ist Ihr eigener Test: Senden Sie eine Liste der Profile, die Ihnen wichtig sind. Wir führen ihn durch und zeigen Ihnen Nummer für Nummer, was wir finden, damit Sie Trefferquote und Erreichbarkeit selbst messen können.

Wie rekrutiere ich Fachexperten für KI-Trainingsdaten?

Fragen Sie people_feed oder POST /person_role_search/ nach nachgewiesenen Jobtiteln und Erfahrungsdauer ab. Filtern Sie nach Standort und aktueller Beschäftigung, um die Verfügbarkeit zu prüfen.

Welche Tools können diesen Workflow ausführen?

Nativ in Clay und Zapier, von Partnern gebaut in Deepline und Cargo, als Datenfreigabe an Snowflake, Databricks und Amazon S3 geliefert und per API von Google BigQuery, Ihrem eigenen Code, Make und n8n aufgerufen. Oder rufen Sie die Endpoints aus den obigen Schritten mit einem API-Schlüssel aus Ihrem eigenen Code auf.

Wie viele Schritte hat dieser Workflow?

4 Schritte: people_feed oder POST /person_role_search/ nach qualifizierten Titeln und Dauer der Berufserfahrung abfragen, nach Standort und aktueller Beschäftigung auf Verfügbarkeit filtern, per Mobilnummer und privater E-Mail-Adresse kontaktieren und geprüfte Qualifikationen bei der Kohorte speichern.

Gibt es einen Vertrag oder eine Mindestabnahme?

Kein Vertrag zum Start: Ein kostenloses Konto enthält Credits im Wert von 5 $. Um Forager weiter zu nutzen, wählen Sie einen Monats- oder Jahrestarif. Monatstarife sind jederzeit kündbar und ungenutzte Credits werden übertragen; Jahrestarife gewähren alle Credits im Voraus und kosten 10 % weniger. Größere Volumen vereinbaren wir mit unserem Team.

Eine Auswahl von Teams, die diese Aufgabe mit Forager umsetzen · plus weitere Teams, die Forager nutzen

Clay
- GTM-Workflow-Builder
Ausgewählter Anwendungsfall: Forager-Mobilnummern, E-Mail-Adressen und Personendaten in Clay-Tabellen.
Juicebox
- KI-Kandidatensuche
Ausgewählter Anwendungsfall: Forager-Daten hinter der PeopleGPT-Suche und den Sourcing-Agenten.
Nooks
- Power- & Parallel-Dialer
Ausgewählter Anwendungsfall: Mobilnummern direkt im Dialer.
Evident
- Marktintelligenz
Herausgeber des Evident AI Index, der Banken, Versicherer und Zahlungsanbieter nach KI-Reifegrad bewertet.
Chamaeleon
- VC- & PE-Recherche
Early-Stage-Venture-Firma, die Unternehmen mit eigener KI und quantitativer Engine analysiert.
HubSpot
- CRM-Add-ons
Ausgewählter Anwendungsfall: Kontakt- und Unternehmensdatensätze mit Personen-, Unternehmens- und Stellenanzeigen-Daten anreichern.
DealSource
- VC- & PE-Recherche
Ausgewählter Anwendungsfall: Unternehmens- und Personendaten für Profile privater Unternehmen.
QuruAI
- VC- & PE-Recherche
Plattform für Expertenrecherche, die eine Research-These mit Operatoren und Praktikern für KI-geführte Interviews zusammenbringt.

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So fließen die Daten

Schritte

Eingaben und Ausgaben

Fragen zu diesem Praxisbeispiel

Wie finden KI-Labs Fachexperten, um ihre Modelle zu evaluieren?

Was kostet es, Fachexperten für KI-Modellbewertung und Trainingsdaten zu gewinnen?

Was brauche ich für dieses Praxisbeispiel und was kommt zurück?

Wo finde ich verifizierte Ärzte, Anwälte oder Ingenieure für RLHF und KI-Evaluation?

Gibt es eine kostenlose Möglichkeit, Forager für diesen Workflow auszuprobieren?

Wann sollte ich diesen Workflow ausführen?

Welche Forager-Produkte nutzt dieses Praxisbeispiel?

Wie prüfen Sie die Datenqualität?

Wie rekrutiere ich Fachexperten für KI-Trainingsdaten?

Welche Tools können diesen Workflow ausführen?

Wie viele Schritte hat dieser Workflow?

Gibt es einen Vertrag oder eine Mindestabnahme?

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