Acerca del puesto
En este puesto de contratista remoto por horas, trabajarás como Líder de Garantía de Calidad (QAL) de Ciencias de la Vida y Ambientales para supervisar la calidad, la consistencia y el desempeño de los entrenadores en proyectos de entrenamiento de IA de biología, ecología, ciencias ambientales y ciencias de la vida. Revisarás contenido de ciencias de la vida/ambientales generado por IA y el trabajo de entrenadores/QA, evaluarás la calidad de los resultados según las directrices del proyecto, proporcionarás comentarios escritos precisos y garantizarás que todos los colaboradores cumplan con los estándares de calidad esperados.
Evaluarás el trabajo en cuanto a precisión científica, razonamiento biológico, contexto ecológico, pensamiento sistémico ambiental, calidad de la terminología, interpretación de datos, conciencia de seguridad, claridad, formato, seguimiento de instrucciones y adhesión a las rúbricas específicas del proyecto. Detectarás problemas de calidad recurrentes, comunicarás actualizaciones a los entrenadores y QAs, apoyarás la incorporación, mantenerás la documentación y ayudarás a activar a los colaboradores que no están trabajando de forma constante. Este puesto requiere una sólida experiencia en ciencias de la vida/ambientales, sólidas habilidades de comunicación en inglés, excelente atención al detalle, comunicación estructurada y la capacidad de gestionar flujos de trabajo de calidad en equipos remotos centrados en la ciencia.
Este puesto 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 mayores empresas de IA y laboratorios de modelos fundacionales del mundo. Tu liderazgo en calidad de ciencias de la vida y ambientales ayudará directamente a mejorar los principales modelos de IA del mundo garantizando que los datos de entrenamiento científico sean precisos, conscientes de la evidencia, contextualizados ambientalmente, explicados con claridad y alineados con las expectativas del cliente.
Qué harás
- Monitoreo de calidad: Realizar verificaciones puntuales de elementos de ciencias de la vida y ambientales, identificar problemas de calidad, proporcionar comentarios continuos mediante mensajes directos y escalar problemas recurrentes o críticos.
- Revisión científica: Evaluar explicaciones generadas por IA sobre biología, ecología, ciencias ambientales, sostenibilidad, conservación, clima y ciencias de la vida en cuanto a precisión, claridad y rigor científico.
- Comunicación con entrenadores y QA: Actualizar a los entrenadores y QAs en Discord sobre nuevas directrices de elementos, cambios en el proyecto, actualizaciones de flujos de trabajo, expectativas de calidad y estándares de revisión específicos de ciencias de la vida/ambientales.
- Gestión de preguntas: Responder a las preguntas de entrenadores/QA de forma clara y oportuna, especialmente en torno a conceptos biológicos, ecosistemas, sistemas ambientales, interpretación de datos, afirmaciones de sostenibilidad, seguridad e interpretación de rúbricas.
- Gestión de activación de entrenadores/QA: Enviar mensajes directos a colaboradores que están inactivos o no trabajando, fomentar la activación, hacer seguimiento y señalar problemas de disponibilidad cuando sea necesario.
- Documentación: Crear y mantener documentación de proyectos de ciencias de la vida/ambientales, 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 QAs para explicar las expectativas del proyecto, flujos de trabajo, rúbricas, estándares de calidad y requisitos de revisión científica.
- Alineación de calidad: Garantizar que todos los entrenadores y QAs apliquen las directrices de ciencias de la vida y ambientales de manera consistente y comprendan las actualizaciones a medida que evolucionan los proyectos.
- Revisión de riesgos: Señalar afirmaciones ambientales engañosas, declaraciones de salud/ecología sin respaldo, recomendaciones inseguras de experimentos o trabajo de campo, interpretación de datos defectuosa o afirmaciones científicas demasiado confiadas.
- 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 de ciencias de la vida y ambientales.
- Fluidez nativa en punyabí
Qué buscamos
- Licenciatura, Maestría, Doctorado o experiencia profesional equivalente en Biología, Ciencias Ambientales, Ecología, Biología de la Conservación, Ciencias de la Tierra, Salud Pública, Agricultura, Ciencias Marinas, Sostenibilidad, Ciencias de la Vida o un campo relacionado.
- Sólido dominio del idioma inglés para seguir las directrices del proyecto, comunicarse con los equipos y proporcionar comentarios escritos claros.
- 3+ años de experiencia en investigación de ciencias de la vida, ciencias ambientales, enseñanza, trabajo de campo, trabajo de laboratorio, conservación, sostenibilidad, comunicación científica, revisión académica o flujos de trabajo científicos relacionados.
- Sólido entendimiento de biología, ecología, ecosistemas, biodiversidad, evolución, genética, fisiología, sistemas ambientales, cambio climático, contaminación, conservación, sostenibilidad y métodos científicos.
- Capacidad para evaluar contenido de ciencias de la vida/ambientales según rúbricas detalladas e identificar problemas como afirmaciones biológicas incorrectas, relaciones ecológicas sobresimplificadas, afirmaciones ambientales sin respaldo, razonamiento causal defectuoso, recomendaciones inseguras o interpretación de datos engañosa.
- Se prefiere familiaridad con herramientas o métodos como muestreo de campo, métodos de laboratorio, estudios ecológicos, evaluación de impacto ambiental, SIG, estadística, conjuntos de datos climáticos/ambientales, revisión de literatura o visualización científica.
- Se prefiere encarecidamente experiencia liderando o apoyando equipos remotos de investigadores, educadores, revisores, especialistas ambientales, anotadores, entrenadores o QAs.
- Cómodo trabajando en entornos remotos de ritmo rápido utilizando herramientas como Discord, Google Sheets, Google Docs, rastreadores, paneles de control y sistemas de gestión de proyectos.
- Muy 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.
- La experiencia con entrenamiento de IA, anotación de datos, evaluación de LLM, QA científico, revisión de contenido ambiental, revisión académica o revisión basada en rúbricas es una gran ventaja.