Informazioni sul ruolo
In questo ruolo di collaboratore a contratto remoto retribuito a ore, lavorerai come R Quality Assurance Lead (QAL) per supervisionare qualità, coerenza e prestazioni dei trainer nei progetti di addestramento AI su programmazione R e analisi dati. Esaminerai codice R generato dall'AI e il lavoro di trainer/QA, valuterai la qualità dell'output rispetto alle linee guida del progetto, fornirai feedback scritti precisi e ti assicurerai che i contributori seguano gli standard attesi.
Valuterai il lavoro per correttezza del codice, validità statistica, ragionamento sui dati, uso dei pacchetti, riproducibilità, accuratezza del debugging, leggibilità, qualità delle visualizzazioni, formattazione, rispetto delle istruzioni e aderenza alla rubrica.
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 per molte delle più grandi aziende AI e laboratori di foundation model al mondo. La tua leadership nella qualità R contribuirà a garantire che i dati di addestramento R siano accurati, riproducibili, statisticamente solidi, spiegati chiaramente e allineati alle aspettative dei clienti.
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 rilevanti. Questo ti darà anche accesso a progetti futuri disponibili tramite la nostra rete di esperti.
Cosa farai
- Eseguire controlli a campione su elementi di programmazione R e analisi dati.
- Esaminare codice R generato dall'AI, spiegazioni statistiche, visualizzazioni, passaggi di data-wrangling e workflow di modellazione.
- Comunicare aggiornamenti di progetto e standard specifici di R su Discord.
- Rispondere alle domande di trainer/QA su sintassi R, pacchetti, ragionamento statistico, riproducibilità, grafici e interpretazione della rubrica.
- Inviare DM ai contributori inattivi e gestire il monitoraggio delle attivazioni.
- Creare e mantenere documentazione R, style guide, esempi, tracker, FAQ, honeypot e materiali di onboarding.
- Condurre call di onboarding/addestramento per i contributori R.
- Segnalare affermazioni statistiche fuorvianti, metodi non validi, workflow non riproducibili o pacchetti/funzioni allucinati.
- Migliorare i processi di QA sulla base delle lacune ricorrenti.
Cosa cerchiamo
- Laurea triennale o magistrale in Statistica, Data Science, Matematica, Informatica, Economia, Biologia, Scienze Sociali o campo quantitativo correlato.
- Forte padronanza dell'inglese per seguire le linee guida e fornire feedback chiari.
- 3+ anni di esperienza nell'uso di R per analisi dati, statistica, ricerca, analytics, insegnamento, coding o revisione tecnica.
- Forte comprensione di sintassi R, data frame, vettori, funzioni, liste, fattori, dati mancanti, tidyverse, base R, modellazione statistica e visualizzazione.
- Capacità di individuare problemi come assunzioni statistiche errate, uso non valido dei pacchetti, codice non riproducibile, data leakage, trasformazioni difettose, funzioni allucinate o grafici fuorvianti.
- Familiarità con dplyr, tidyr, ggplot2, readr, stringr, purrr, data.table, Shiny, R Markdown/Quarto, caret/tidymodels, lme4, survival, Git e workflow riproducibili è preferita.
- Esperienza nella guida di team remoti di trainer, analisti, revisori, educatori o QA è fortemente preferita.
- A proprio agio con Discord, Google Sheets, Google Docs, tracker, dashboard, GitHub e sistemi di PM.
- Altamente organizzato e capace di mantenere style guide, tracker, FAQ, honeypot, task di calibrazione e materiali di onboarding.
- Esperienza con addestramento AI, annotazione dati, valutazione LLM, QA del codice o revisione basata su rubrica è un forte plus.