Acerca del puesto
En este rol de contratista remoto por horas, trabajarás como líder de Aseguramiento de Calidad de Informática y TI (QAL, por sus siglas en inglés) para supervisar la calidad, la consistencia y el desempeño de los entrenadores en proyectos de entrenamiento de IA en informática, TI, software, sistemas y áreas técnicas. Revisarás contenido de informática/TI generado por IA y el trabajo de entrenadores/QA, evaluarás la calidad de los resultados según las pautas del proyecto, brindarás retroalimentación escrita precisa y garantizarás que todos los colaboradores cumplan con los estándares de calidad esperados.
Evaluarás el trabajo en cuanto a precisión técnica, corrección conceptual, razonamiento sobre código y sistemas, calidad de la terminología, lógica de resolución de problemas, conciencia de seguridad, claridad, formato, seguimiento de instrucciones y adherencia a las rúbricas específicas del proyecto. Detectarás problemas de calidad recurrentes, comunicarás actualizaciones a entrenadores y QA, apoyarás la incorporación, mantenerás la documentación y ayudarás a activar a colaboradores que no están trabajando de manera constante. Este rol requiere una sólida experiencia en informática/TI, sólidas habilidades de comunicación en inglés, excelente atención al detalle, comunicación estructurada y la capacidad de gestionar flujos de trabajo de calidad en equipos técnicos remotos.
Este rol es con SME Careers, una empresa de Servicios de Datos de IA en rápido crecimiento y subsidiaria de SuperAnnotate, que entrega datos de entrenamiento para muchas de las empresas de IA y laboratorios de modelos fundacionales más grandes del mundo. Tu liderazgo en calidad de informática y TI ayudará directamente a mejorar los principales modelos de IA del mundo al garantizar que los datos de entrenamiento técnico sean precisos, lógicamente sólidos, claramente explicados, bien documentados y alineados con las expectativas del cliente.
Lo que harás
- Monitoreo de calidad: Revisar por muestreo elementos de informática y TI, identificar problemas de calidad, proporcionar retroalimentación continua a través de mensajes directos y escalar problemas recurrentes o críticos.
- Revisión técnica: Evaluar explicaciones generadas por IA, fragmentos de código, pasos de resolución de problemas, contenido de diseño de sistemas, orientación sobre bases de datos, respuestas de redes, contenido relacionado con seguridad y razonamiento técnico para verificar su precisión y claridad.
- Comunicación con entrenadores y QA: Actualizar a entrenadores y QA en Discord sobre nuevas pautas de elementos, cambios en el proyecto, actualizaciones de flujos de trabajo, expectativas de calidad y estándares de revisión técnica.
- Gestión de preguntas: Responder a las preguntas de entrenadores/QA de manera clara y oportuna, especialmente sobre conceptos de programación, depuración, flujos de trabajo de TI, comportamiento de sistemas, redes, bases de datos, seguridad e interpretación de rúbricas.
- Gestión de activación de entrenadores/QA: Enviar mensajes directos a colaboradores inactivos o que no están trabajando, fomentar la activación, hacer seguimiento y señalar problemas de disponibilidad cuando sea necesario.
- Documentación: Crear y mantener documentación de proyectos de informática/TI, incluidos guías de estilo, rastreadores, preguntas frecuentes, notas de calidad, ejemplos, honeypots, tareas de calibración y materiales de incorporación.
- Incorporación y entrenamiento: Programar y realizar llamadas de incorporación/entrenamiento con entrenadores y QA para explicar las expectativas del proyecto, los flujos de trabajo, las rúbricas, los estándares de calidad y los requisitos de revisión técnica.
- Alineación de calidad: Garantizar que todos los entrenadores y QA apliquen las pautas de informática/TI de manera consistente y comprendan las actualizaciones a medida que evolucionan los proyectos.
- Revisión de riesgos: Señalar recomendaciones engañosas, inseguras, no ejecutables, alucinadas, desactualizadas o técnicamente peligrosas.
- Mejora de procesos: Identificar brechas de calidad recurrentes, proponer mejoras en los flujos de trabajo y ayudar a construir procesos de QA escalables para proyectos de entrenamiento de IA en informática y TI.
- Fluidez nativa en punyabí
Lo que buscamos
- Licenciatura, maestría o experiencia profesional equivalente en Ciencias de la Computación, Tecnología de la Información, Ingeniería de Software, Sistemas de Información, Ciberseguridad, Ciencia de Datos o un campo técnico estrechamente relacionado.
- Sólido dominio del idioma inglés para seguir las pautas del proyecto, comunicarse con los equipos y proporcionar retroalimentación escrita clara.
- 3+ años de experiencia en desarrollo de software, soporte de TI, administración de sistemas, redes, ciberseguridad, flujos de trabajo de datos, educación técnica, redacción técnica, QA o flujos de trabajo relacionados con revisión técnica.
- Sólido entendimiento de los fundamentos de informática y TI, incluidos conceptos de programación, algoritmos, estructuras de datos, sistemas operativos, bases de datos, redes, conceptos básicos de nube, principios de seguridad, API, depuración y resolución de problemas.
- Capacidad para evaluar contenido técnico según rúbricas detalladas e identificar problemas como lógica de código incorrecta, pasos de resolución de problemas defectuosos, comandos/API alucinados, riesgos de seguridad, terminología incorrecta, supuestos no respaldados o explicaciones incompletas.
- Se prefiere familiaridad con herramientas y entornos comunes como Git/GitHub, IDE, terminales, Linux/Windows/macOS, SQL, plataformas de nube, API REST, Docker, herramientas de redes y sistemas de tickets/soporte.
- Se prefiere fuertemente experiencia liderando o apoyando equipos remotos de ingenieros, especialistas en TI, revisores, anotadores, entrenadores, educadores o QA.
- Cómodo trabajando en entornos remotos de ritmo rápido utilizando herramientas como Discord, Google Sheets, Google Docs, rastreadores, paneles de control, GitHub y sistemas de gestión de proyectos.
- Altamente orientado al detalle y organizado, con la capacidad de mantener guías de estilo, preguntas frecuentes, rastreadores, materiales de incorporación, honeypots, tareas de calibración y documentación.
- Experiencia con entrenamiento de IA, anotación de datos, evaluación de LLM, QA técnica, revisión de código, revisión de conocimiento de TI o revisión basada en rúbricas es una gran ventaja.