Acerca del puesto
En este rol de contratista remoto por horas, trabajarás como líder de aseguramiento de calidad (QAL) de R para supervisar la calidad, la consistencia y el desempeño de los entrenadores en proyectos de entrenamiento de IA de programación en R y análisis de datos. Revisarás código R generado por IA y el trabajo de entrenadores/QA, evaluarás la calidad de los resultados frente a las directrices del proyecto, proporcionarás retroalimentación escrita precisa y garantizarás que los colaboradores sigan los estándares esperados.
Evaluarás el trabajo en cuanto a corrección del código, validez estadística, razonamiento sobre datos, uso de paquetes, reproducibilidad, precisión de la depuración, legibilidad, calidad de las visualizaciones, formato, seguimiento de instrucciones y adherencia a la rúbrica.
Este rol es con SME Careers, una empresa de servicios de datos de IA en rápido crecimiento y subsidiaria de SuperAnnotate, que proporciona datos de entrenamiento a muchas de las empresas de IA y laboratorios de modelos fundacionales más grandes del mundo. Tu liderazgo en calidad de R ayudará a garantizar que los datos de entrenamiento de R sean precisos, reproducibles, estadísticamente sólidos, estén claramente explicados y alineados con las expectativas del cliente.
El proceso de selección incluye una entrevista con IA, una tarea específica del dominio y una entrevista con un reclutador.
Importante: No hay un proyecto inmediato para este rol; sin embargo, si cumples los requisitos, estarás entre los primeros expertos a los que contactaremos cuando surjan oportunidades relevantes. Esto también te dará acceso a futuros proyectos disponibles a través de nuestra red de expertos.
Lo que harás
- Realizar comprobaciones puntuales de elementos de programación en R y análisis de datos.
- Revisar código R generado por IA, explicaciones estadísticas, visualizaciones, pasos de manipulación de datos y flujos de trabajo de modelado.
- Comunicar actualizaciones del proyecto y estándares específicos de R en Discord.
- Responder preguntas de entrenadores/QA sobre sintaxis de R, paquetes, razonamiento estadístico, reproducibilidad, gráficos e interpretación de rúbricas.
- Enviar mensajes directos a colaboradores inactivos y gestionar el seguimiento de activación.
- Crear y mantener documentación de R, guías de estilo, ejemplos, rastreadores, preguntas frecuentes, honeypots y materiales de incorporación.
- Realizar llamadas de incorporación/entrenamiento para colaboradores de R.
- Señalar afirmaciones estadísticas engañosas, métodos inválidos, flujos de trabajo no reproducibles o paquetes/funciones alucinados.
- Mejorar los procesos de QA según las brechas recurrentes.
Lo que buscamos
- Título de grado o máster en Estadística, Ciencia de Datos, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Economía, Biología, Ciencias Sociales o un campo cuantitativo relacionado.
- Sólido dominio del inglés para seguir las directrices y proporcionar retroalimentación clara.
- 3+ años de experiencia usando R para análisis de datos, estadística, investigación, analítica, enseñanza, programación o revisión técnica.
- Sólido entendimiento de la sintaxis de R, data frames, vectores, funciones, listas, factores, datos faltantes, tidyverse, R base, modelado estadístico y visualización.
- Capacidad para identificar problemas como supuestos estadísticos incorrectos, uso inválido de paquetes, código no reproducible, fuga de datos, transformaciones defectuosas, funciones alucinadas o gráficos engañosos.
- Se prefiere familiaridad con dplyr, tidyr, ggplot2, readr, stringr, purrr, data.table, Shiny, R Markdown/Quarto, caret/tidymodels, lme4, survival, Git y flujos de trabajo reproducibles.
- Se prefiere encarecidamente experiencia liderando equipos remotos de entrenadores, analistas, revisores, educadores o QA.
- Cómodo con Discord, Google Sheets, Google Docs, rastreadores, paneles de control, GitHub y sistemas de gestión de proyectos.
- Altamente organizado y capaz de mantener guías de estilo, rastreadores, preguntas frecuentes, honeypots, tareas de calibración y materiales de incorporación.
- Experiencia con entrenamiento de IA, anotación de datos, evaluación de LLM, QA de código o revisión basada en rúbricas es una gran ventaja.