Über die Stelle
In dieser stundenbasierten Remote-Auftragnehmerrolle arbeiten Sie als R Quality Assurance Lead (QAL) und überwachen Qualität, Konsistenz und Trainerleistung in R-Programmier- und Datenanalyse-Projekten zum KI-Training. Sie prüfen KI-generierten R-Code sowie Trainer-/QA-Arbeit, bewerten die Ausgabequalität anhand von Projektrichtlinien, geben präzises schriftliches Feedback und stellen sicher, dass Mitwirkende die erwarteten Standards einhalten.
Sie bewerten Arbeiten hinsichtlich Codekorrektheit, statistischer Validität, Datenlogik, Paketnutzung, Reproduzierbarkeit, Debugging-Genauigkeit, Lesbarkeit, Visualisierungsqualität, Formatierung, Befolgung von Anweisungen und Einhaltung von Bewertungsrubriken.
Diese Rolle ist bei SME Careers angesiedelt, einem schnell wachsenden Unternehmen für KI-Datendienste und Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das Trainingsdaten für viele der weltweit größten KI-Unternehmen und Foundation-Model-Labs bereitstellt. Ihre R-Qualitätsführung trägt dazu bei, dass R-Trainingsdaten korrekt, reproduzierbar, statistisch fundiert, klar erklärt und mit den Erwartungen der Kunden 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; falls Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Expertinnen und Experten, die wir kontaktieren, wenn sich relevante Möglichkeiten ergeben. Dies verschafft Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.
Was Sie tun werden
- Stichprobenprüfung von R-Programmier- und Datenanalyse-Aufgaben.
- Prüfung von KI-generiertem R-Code, statistischen Erklärungen, Visualisierungen, Data-Wrangling-Schritten und Modellierungsworkflows.
- Kommunikation von Projekt-Updates und R-spezifischen Standards auf Discord.
- Beantwortung von Trainer-/QA-Fragen zu R-Syntax, Paketen, statistischem Denken, Reproduzierbarkeit, Plots und Interpretation von Bewertungsrubriken.
- Direktnachrichten an inaktive Mitwirkende und Verwaltung der Aktivierungsnachverfolgung.
- Erstellung und Pflege von R-Dokumentation, Style Guides, Beispielen, Trackern, FAQs, Honeypots und Onboarding-Materialien.
- Durchführung von Onboarding-/Trainings-Calls für R-Mitwirkende.
- Kennzeichnung irreführender statistischer Aussagen, ungültiger Methoden, nicht reproduzierbarer Workflows oder halluzinierter Pakete/Funktionen.
- Verbesserung von QA-Prozessen auf Basis wiederkehrender Lücken.
Was wir suchen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Statistik, Datenwissenschaft, Mathematik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Sozialwissenschaften oder einem verwandten quantitativen Fachbereich.
- Sicheres Englisch, um Richtlinien zu befolgen und klares Feedback zu geben.
- 3+ Jahre Erfahrung mit R für Datenanalyse, Statistik, Forschung, Analytik, Lehre, Programmierung oder technische Prüfung.
- Fundiertes Verständnis von R-Syntax, Data Frames, Vektoren, Funktionen, Listen, Faktoren, fehlenden Daten, tidyverse, base R, statistischer Modellierung und Visualisierung.
- Fähigkeit, Probleme zu erkennen wie falsche statistische Annahmen, ungültige Paketnutzung, nicht reproduzierbaren Code, Datenleckage, fehlerhafte Transformationen, halluzinierte Funktionen oder irreführende Diagramme.
- Vertrautheit mit dplyr, tidyr, ggplot2, readr, stringr, purrr, data.table, Shiny, R Markdown/Quarto, caret/tidymodels, lme4, survival, Git und reproduzierbaren Workflows ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Leitung remote arbeitender Teams aus Trainern, Analysten, Prüfern, Lehrkräften oder QAs ist stark von Vorteil.
- Sicherer Umgang mit Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards, GitHub und PM-Systemen.
- Hochorganisiert und in der Lage, Style Guides, Tracker, FAQs, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Onboarding-Materialien zu pflegen.
- Erfahrung mit KI-Training, Datenannotation, LLM-Evaluierung, Code-QA oder rubrikbasierter Prüfung ist ein starkes Plus.