Informazioni sul ruolo
In questo ruolo di collaboratore remoto retribuito a ore, lavorerai come SQL Quality Assurance Lead (QAL) per supervisionare qualità, coerenza e prestazioni dei trainer nei progetti di addestramento AI su SQL e database. Esaminerai query SQL generate dall'AI, spiegazioni di database, contenuti di data modeling e il lavoro di trainer/QA; valuterai la qualità dell'output rispetto alle linee guida del progetto; fornirai feedback scritti precisi; e garantirà che tutti i contributori seguano gli standard di qualità attesi.
Valuterai il lavoro per correttezza delle query, ragionamento sui database, comprensione dello schema, logica dei join, accuratezza delle aggregazioni, consapevolezza delle prestazioni, consapevolezza della sicurezza, leggibilità, formattazione, rispetto delle istruzioni e aderenza alle rubriche specifiche del progetto. Individuerai problemi di qualità ricorrenti, comunicherai aggiornamenti a trainer e QA, supporterai l'onboarding, manterrai la documentazione e aiuterai ad attivare i contributori che non lavorano con continuità.
Questo ruolo è presso SME Careers, un'azienda in rapida crescita nel settore AI Data Services e controllata di SuperAnnotate, che fornisce dati di addestramento a molte delle maggiori aziende AI e laboratori di modelli fondazionali del mondo. La tua guida sulla qualità SQL contribuirà direttamente a migliorare i migliori modelli AI del mondo assicurando che i dati di addestramento SQL siano accurati, eseguibili, logicamente solidi, ben documentati e allineati alle aspettative del cliente.
Il processo di selezione prevede un colloquio con AI, un task specifico del dominio e un colloquio con un recruiter.
Importante: Non c'è un progetto immediato per questo ruolo; tuttavia, se qualificato, sarai tra i primi esperti che contatteremo quando si presenteranno opportunità pertinenti. Questo ti darà anche accesso a progetti futuri disponibili tramite la nostra rete di esperti.
Cosa farai
- Eseguire controlli a campione su elementi SQL/database, identificare problemi, fornire feedback tramite DM e segnalare problemi ricorrenti o critici.
- Esaminare query SQL generate dall'AI, spiegazioni di database, ragionamento sugli schemi, workflow analitici e raccomandazioni di ottimizzazione.
- Aggiornare trainer/QA su Discord riguardo a linee guida, aggiornamenti dei workflow e aspettative di qualità specifiche per SQL.
- Rispondere a domande su join, aggregazioni, funzioni finestra, dialetti di query, progettazione di schemi, prestazioni, sicurezza e interpretazione delle rubriche.
- Inviare DM ai contributori inattivi, incoraggiare l'attivazione, monitorare i follow-up e segnalare problemi di disponibilità.
- Creare e mantenere documentazione SQL, style guide, tracker, FAQ, esempi, honeypot e materiali di onboarding.
- Condurre call di onboarding/addestramento per i contributori SQL.
- Segnalare raccomandazioni SQL fuorvianti, non eseguibili, inefficienti, non sicure o incompatibili con il dialetto.
- Identificare lacune di qualità ricorrenti e migliorare i workflow di QA SQL.
Cosa cerchiamo
- Laurea triennale o magistrale in Informatica, Data Science, Sistemi Informativi, Ingegneria del Software, Statistica, Business Analytics o esperienza professionale equivalente.
- Forte padronanza della lingua inglese per seguire le linee guida del progetto, comunicare con i team e fornire feedback tecnici chiari.
- 3+ anni di esperienza nell'uso di SQL per analisi, sviluppo backend, ingegneria di database, BI, data warehousing, reporting, QA, insegnamento o revisione tecnica.
- Forte comprensione dei fondamenti di SQL come SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, sottoquery, CTE, funzioni finestra, indici, vincoli, transazioni e normalizzazione.
- Capacità di valutare contenuti SQL rispetto alle rubriche e identificare problemi come join errati, errori di aggregazione, conteggio duplicato, sintassi non valida, query inefficienti, rischi di SQL injection, incompatibilità di dialetto o spiegazioni incomplete.
- Familiarità con PostgreSQL, MySQL, SQL Server, SQLite, BigQuery, Snowflake, Redshift, data warehouse, piani di query, modellazione ER e strumenti BI preferita.
- Esperienza nella guida o nel supporto di team remoti di analisti, ingegneri, revisori, annotatori, educatori o QA fortemente preferita.
- A proprio agio con Discord, Google Sheets, Google Docs, tracker, dashboard, GitHub e sistemi di project management.
- Altamente organizzato e in grado di mantenere style guide, FAQ, tracker, materiali di onboarding, honeypot, task di calibrazione e documentazione.
- Esperienza con addestramento AI, annotazione dei dati, valutazione LLM, QA SQL, code review o revisione tecnica basata su rubriche è un forte plus.