Über die Stelle
In dieser stundenbasierten Remote-Auftragnehmerrolle arbeiten Sie als English Quality Assurance Lead (QAL) und überwachen Qualität, Konsistenz und die Leistung der Trainer über AI-Trainingsprojekte hinweg. Sie prüfen KI-generierte englische Inhalte sowie die Arbeit von Trainern/QAs, bewerten die Ausgabequalität anhand der Projektrichtlinien, geben präzises schriftliches Feedback und tragen dazu bei, dass alle Mitwirkenden die erwarteten Standards einhalten.
Sie bewerten Arbeiten hinsichtlich Genauigkeit, Klarheit, Qualität der Argumentation, Grammatik, Ton, Formatierung, Befolgung von Anweisungen und Einhaltung projektspezifischer Rubriken. Sie erkennen wiederkehrende Probleme, kommunizieren Updates an Trainer und QAs, unterstützen das Onboarding, pflegen Dokumentationen und helfen dabei, Mitwirkende zu aktivieren, die nicht konsequent arbeiten. Diese Rolle erfordert starke Englischkenntnisse, ausgezeichnete Detailgenauigkeit, strukturierte Kommunikation und die Fähigkeit, Qualitäts-Workflows über Remote-Teams hinweg zu steuern.
Diese Rolle ist bei SME Careers angesiedelt, einem schnell wachsenden Unternehmen für AI Data Services und Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das Trainingsdaten für viele der weltweit größten AI-Unternehmen und Foundation-Model-Labs bereitstellt. Ihre Qualitätsführung trägt direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern, indem sie sicherstellt, dass Trainingsdaten korrekt, konsistent, gut dokumentiert und mit den Kundenerwartungen abgestimmt sind.
Der Auswahlprozess umfasst ein KI-Interview, eine domänenspezifische Aufgabe und ein Interview mit einem Recruiter.
Wichtig: Für diese Rolle gibt es derzeit kein unmittelbares Projekt; wenn Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Expertinnen und Experten, die wir kontaktieren, sobald relevante Möglichkeiten entstehen. Dies verschafft Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expert-Netzwerk verfügbar sind.
Was Sie tun werden
- Qualitätsüberwachung: Stichprobenartige Prüfung eingereichter Elemente, Identifizierung von Qualitätsproblemen, laufendes Feedback über DMs und Eskalation wiederkehrender oder kritischer Probleme.
- Kommunikation mit Trainern und QAs: Aktualisierung von Trainern und QAs auf Discord über neue Elementrichtlinien, Projektänderungen, Workflow-Updates und Qualitätserwartungen.
- Fragenbearbeitung: Klare und zeitnahe Beantwortung von Fragen der Trainer/QAs, um sicherzustellen, dass Mitwirkende Anweisungen und Sonderfälle verstehen.
- Verwaltung der Aktivierung von Trainern/QAs: DMs an inaktive oder nicht arbeitende Mitwirkende, Ermutigung zur Aktivierung, Nachverfolgung von Follow-ups und Kennzeichnung von Verfügbarkeitsproblemen bei Bedarf.
- Dokumentation: Erstellung und Pflege von Projektdokumentationen, einschließlich Style Guides, Trackern, FAQs, Qualitätsnotizen, Beispielen, Honeypots und Onboarding-Materialien.
- Onboarding und Schulung: Planung und Durchführung von Onboarding-/Schulungsgesprächen mit Trainern und QAs, um Projektanforderungen, Workflows, Rubriken und Qualitätsstandards zu erläutern.
- Qualitätsausrichtung: Sicherstellung, dass alle Trainer und QAs Richtlinien konsistent anwenden und Änderungen verstehen, während sich Projekte weiterentwickeln.
- Prozessverbesserung: Identifizierung wiederkehrender Qualitätslücken, Vorschlag von Workflow-Verbesserungen und Unterstützung beim Aufbau skalierbarer QA-Prozesse für zukünftige Projekte.
Was wir suchen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Englisch, Linguistik, Kommunikation, Journalismus, Bildung, AI/Data Annotation, Quality Assurance oder einer relevanten Domäne/einem verwandten Bereich.
- Starkes Verständnis der englischen Sprache, einschließlich Grammatik, Klarheit, Ton, Register, Struktur und Qualität schriftlichen Feedbacks.
- 3+ Jahre Berufserfahrung in Quality Assurance, Editing, Content Review, AI Training, Bildung, Annotation, Localization QA oder verwandten Review-Workflows.
- Erfahrung in der Leitung oder Unterstützung von Remote-Teams aus Trainern, Annotatoren, Reviewern, Editoren oder QAs ist stark bevorzugt.
- Ausgeprägte Fähigkeit, Arbeiten anhand detaillierter Rubriken und Richtlinien zu bewerten, Qualitätslücken zu identifizieren und Probleme klar und konstruktiv zu erläutern.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, Fragen von Mitwirkenden zu beantworten, Projekt-Updates zu teilen und umsetzbares Feedback schriftlich zu geben.
- Komfortables Arbeiten in schnelllebigen Remote-Umgebungen mit Tools wie Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards und Projektmanagementsystemen.
- Hohe Detailgenauigkeit und Organisationsfähigkeit sowie die Fähigkeit, Style Guides, FAQs, Tracker, Onboarding-Materialien, Honeypots und andere Qualitätsdokumentationen zu pflegen.
- Zuverlässig, selbstständig und in der Lage, die Aktivierung von Mitwirkenden, Follow-ups, Eskalationen und Qualitätsprüfungen über Zeitzonen hinweg zu verwalten.
- Erfahrung mit AI Training, Data Annotation, großen Sprachmodellen, Prompt-/Response-Evaluierung oder rubrikenbasierter LLM-QA ist ein starkes Plus.