Leiter Qualitätssicherung Geschichte (QAL)

In dieser stündlich vergüteten Remote-Auftragnehmerrolle arbeiten Sie als Leiter Qualitätssicherung Geschichte (QAL) und überwachen Qualität, Konsistenz und Trainerleistung in geschichtsfokussierten KI-Trainingsprojekten. Sie prüfen KI-generierte Geschichtsinhalte sowie die Arbeit von Trainern/QAs, bewerten die Ausgabequalität anhand der Projektrichtlinien, geben präzises schriftliches Feedback und stellen sicher, dass alle Mitwirkenden die erwarteten Qualitätsstandards einhalten.

Sie bewerten Arbeiten hinsichtlich historischer Genauigkeit, Chronologie, Quellenbewusstsein, Kausalität, Kontext, regionaler und kultureller Nuancen, Interpretationsqualität, Klarheit, Formatierung, Befolgung von Anweisungen und Einhaltung projektspezifischer Bewertungsraster. Sie erkennen wiederkehrende Qualitätsprobleme, kommunizieren Aktualisierungen an Trainer und QAs, unterstützen das Onboarding, pflegen Dokumentationen und helfen dabei, Mitwirkende zu aktivieren, die nicht regelmäßig arbeiten. Diese Rolle erfordert fundierte Geschichtsexpertise, starke Englischkenntnisse in der Kommunikation, ausgezeichnete Detailgenauigkeit, strukturierte Kommunikation und die Fähigkeit, Qualitätsworkflows über remote arbeitende Expertenteams hinweg zu steuern.

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 Führungsrolle in der Qualitätssicherung Geschichte trägt direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern, indem Sie sicherstellen, dass Geschichtstrainingsdaten korrekt, kontextualisiert, ausgewogen, gut erklärt, 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; falls Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Experten, die wir kontaktieren, wenn sich relevante Möglichkeiten ergeben. Dies bietet Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.

Was Sie tun werden

• Qualitätsüberwachung: Stichprobenprüfung von Geschichtseinträgen, Identifizierung von Qualitätsproblemen, laufendes Feedback über DMs und Eskalation wiederkehrender oder kritischer Probleme.
• Historische Prüfung: Bewertung KI-generierter Geschichtserklärungen, Zeitleisten, Vergleiche, Zusammenfassungen, quellenbasierter Antworten und Begründungen hinsichtlich Genauigkeit, Kontext, Ausgewogenheit und Klarheit.
• Kommunikation mit Trainern und QAs: Aktualisierung von Trainern und QAs auf Discord zu neuen Eintragsrichtlinien, Projektänderungen, Workflow-Aktualisierungen, Qualitätserwartungen und geschichtsspezifischen Prüfstandards.
• Beantwortung von Fragen: Klare und zeitnahe Beantwortung von Fragen von Trainern/QAs, insbesondere zu Chronologie, historischem Kontext, Quelleninterpretation, umstrittenen Interpretationen, Bias, regionalen Nuancen und Auslegung der Bewertungsraster.
• 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 Dokumentationen für Geschichtsprojekte, einschließlich Styleguides, Tracker, FAQs, Qualitätshinweisen, Beispielen, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Onboarding-Materialien.
• Onboarding und Schulung: Planung und Durchführung von Onboarding-/Schulungsgesprächen mit Trainern und QAs zur Erläuterung von Projekterwartungen, Workflows, Bewertungsrastern, Qualitätsstandards und geschichtsspezifischen Prüfanforderungen.
• Qualitätsausrichtung: Sicherstellung, dass alle Trainer und QAs die Richtlinien zur historischen Prüfung konsistent anwenden und Aktualisierungen im Zuge der Projektentwicklung verstehen.
• Risiko- und Bias-Prüfung: Kennzeichnung irreführender, übermäßig selbstsicherer, voreingenommener, kulturell unsensibler, anachronistischer oder schlecht belegter historischer Behauptungen.
• Prozessverbesserung: Identifizierung wiederkehrender Qualitätslücken, Vorschläge zur Workflow-Verbesserung und Unterstützung beim Aufbau skalierbarer QA-Prozesse für KI-Trainingsprojekte im Bereich Geschichte.

Was wir suchen

• Bachelor-, Master- oder PhD-Abschluss in Geschichte, Klassischer Philologie, Regionalwissenschaften, Archäologie, politischer Geschichte, Kulturgeschichte, internationalen Beziehungen, Geisteswissenschaften oder einem eng verwandten Fachgebiet.
• Fundierte Englischkenntnisse, um Projektrichtlinien zu befolgen, mit Teams zu kommunizieren und klares schriftliches Feedback zu geben.
• 3+ Jahre Erfahrung in historischer Forschung, Lehre, Schreiben, Redaktion, akademischer Begutachtung, Museums-/Archivarbeit, Curriculumsentwicklung oder verwandten geisteswissenschaftlichen Workflows.
• Fundiertes Verständnis historischer Methoden, Chronologie, Primär- vs. Sekundärquellen, Historiografie, Kausalität, Kontinuität/Wandel, regionalem Kontext und evidenzbasierter Interpretation.
• Fähigkeit, historische Inhalte anhand detaillierter Bewertungsraster zu beurteilen und Probleme wie Anachronismus, falsche Chronologie, unbelegte Behauptungen, Übervereinfachung, voreingenommene Darstellung, erfundene Zitate oder irreführende Kausalerklärungen zu erkennen.
• Vertrautheit mit einer oder mehreren historischen Spezialisierungen wie Alte Geschichte, Mittelalterliche Geschichte, Neuere Geschichte, Weltgeschichte, Militärgeschichte, Ideengeschichte, Sozialgeschichte, Wirtschaftsgeschichte, Kolonial-/Postkolonialgeschichte oder Regionalgeschichte ist von Vorteil.
• Erfahrung in der Leitung oder Unterstützung remote arbeitender Teams von Forschern, Autoren, Prüfern, Pädagogen, Annotatoren oder QAs ist stark von Vorteil.
• Sicherer Umgang mit sich schnell verändernden Remote-Umgebungen und Tools wie Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards und Projektmanagementsystemen.
• Sehr detailorientiert und organisiert, mit der Fähigkeit, Styleguides, FAQs, Tracker, Onboarding-Materialien, Kalibrierungsaufgaben und Dokumentationen zu pflegen.
• Erfahrung mit KI-Training, Datenannotation, LLM-Bewertung, akademischer QA, Faktenprüfung oder rastersbasierter Prüfung ist ein starkes Plus.