Informazioni sul ruolo
In questo ruolo di collaboratore a contratto remoto retribuito a ore, lavorerai come Responsabile QA (QAL) per l'Ingegneria Meccanica per supervisionare qualità, coerenza e prestazioni dei trainer nei progetti di addestramento AI in ingegneria meccanica. Esaminerai contenuti di ingegneria meccanica generati dall'AI e il lavoro di trainer/QA, valuterai la qualità dell'output rispetto alle linee guida del progetto, fornirai feedback scritti precisi e garantirai che tutti i contributori seguano gli standard di qualità attesi.
Valuterai il lavoro per accuratezza tecnica, ragionamento ingegneristico, correttezza dei calcoli, consapevolezza degli standard, chiarezza, considerazioni di sicurezza, coerenza delle unità, formattazione, aderenza alle istruzioni e rispetto delle 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 richiede una solida competenza in ingegneria meccanica, forti capacità di comunicazione in inglese, eccellente attenzione ai dettagli, comunicazione strutturata e la capacità di gestire flussi di lavoro di qualità in team tecnici remoti.
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 modelli fondazionali del mondo. La tua leadership nella qualità in ingegneria meccanica contribuirà direttamente a migliorare i principali modelli AI del mondo garantendo che i dati di addestramento ingegneristici siano accurati, logicamente solidi, chiaramente spiegati, ben documentati e allineati alle aspettative del cliente.
Il processo di selezione prevede un colloquio con AI, un task specifico per il 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
- Monitoraggio della qualità: controllerai a campione elementi di ingegneria meccanica, individuerai problemi di qualità, fornirai feedback continuo tramite DM e segnalerai problemi ricorrenti o critici.
- Revisione tecnica: valuterai spiegazioni ingegneristiche, calcoli, raccomandazioni di progettazione, diagrammi/descrizioni e passaggi di risoluzione dei problemi generati dall'AI per correttezza e chiarezza.
- Comunicazione con trainer e QA: aggiornerai trainer e QA su Discord riguardo a nuove linee guida per gli elementi, modifiche al progetto, aggiornamenti dei flussi di lavoro, aspettative di qualità e standard di revisione specifici dell'ingegneria.
- Gestione delle domande: risponderai in modo chiaro e tempestivo alle domande di trainer/QA, soprattutto su assunzioni ingegneristiche, unità, formule, calcoli, considerazioni di sicurezza, riferimenti agli standard e interpretazione delle rubriche.
- Gestione dell'attivazione di trainer/QA: invierai DM ai contributori inattivi o che non lavorano, incoraggerai l'attivazione, monitorerai i follow-up e segnalerai problemi di disponibilità quando necessario.
- Documentazione: creerai e manterrai la documentazione del progetto di ingegneria meccanica, incluse guide di stile, tracker, FAQ, note sulla qualità, esempi, honeypot, task di calibrazione e materiali di onboarding.
- Onboarding e addestramento: programmerai e condurrai call di onboarding/addestramento con trainer e QA per spiegare le aspettative del progetto, i flussi di lavoro, le rubriche, gli standard di qualità e i requisiti di revisione specifici dell'ingegneria meccanica.
- Allineamento sulla qualità: garantirai che tutti i trainer e i QA applichino le linee guida ingegneristiche in modo coerente e comprendano gli aggiornamenti man mano che i progetti evolvono.
- Revisione di rischi e sicurezza: segnalerai raccomandazioni ingegneristiche non sicure, fuorvianti o troppo sicure di sé, soprattutto dove possono essere interessati progettazione, produzione, attrezzature, integrità strutturale o sicurezza operativa.
- Miglioramento dei processi: individuerai lacune ricorrenti nella qualità, proporrai miglioramenti dei flussi di lavoro e aiuterai a costruire processi QA scalabili per progetti di addestramento AI in ingegneria meccanica.
Cosa cerchiamo
- Laurea triennale o magistrale in Ingegneria Meccanica, Ingegneria Aerospaziale, Meccatronica, Ingegneria della Produzione o un campo ingegneristico strettamente correlato.
- Forte padronanza della lingua inglese per seguire le linee guida del progetto, comunicare con i team e fornire feedback tecnici chiari in inglese.
- 3+ anni di esperienza professionale in ingegneria meccanica, progettazione di prodotti, produzione, R&S, ingegneria dei sistemi, CAD, simulazione, revisione tecnica, formazione ingegneristica o flussi di lavoro correlati.
- Solida comprensione degli argomenti fondamentali dell'ingegneria meccanica come meccanica, termodinamica, meccanica dei fluidi, trasmissione del calore, progettazione di macchine, materiali, processi di produzione, dinamica, statica e interpretazione del disegno tecnico.
- Capacità di valutare contenuti ingegneristici rispetto a rubriche dettagliate e identificare problemi come assunzioni errate, calcoli errati, unità mancanti, raccomandazioni non sicure, ragionamenti scadenti, standard inventati o spiegazioni incomplete.
- Familiarità con strumenti o flussi di lavoro ingegneristici comuni come CAD, FEA/CAE, MATLAB, Python, SolidWorks, AutoCAD, ANSYS, Fusion 360 o strumenti simili è preferibile.
- Esperienza nella guida o nel supporto di team remoti di trainer, annotatori, revisori, ingegneri, redattori tecnici o QA è fortemente preferibile.
- A proprio agio in ambienti remoti dinamici utilizzando strumenti come Discord, Google Sheets, Google Docs, tracker, dashboard e sistemi di project management.
- Altamente orientato ai dettagli e organizzato, con la capacità di mantenere guide di stile, FAQ, tracker, materiali di onboarding, honeypot, task di calibrazione e altra documentazione sulla qualità.
- Esperienza con addestramento AI, annotazione dei dati, modelli linguistici di grandi dimensioni, valutazione di prompt/risposte, QA di contenuti tecnici o valutazione di LLM basata su rubriche è un forte plus.