Informazioni sul ruolo
In questo ruolo di collaboratore remoto retribuito a ore, lavorerai come Quality Assurance Lead (QAL) per Scienze Sociali e Istruzione per supervisionare qualità, coerenza e prestazioni dei formatori in progetti di addestramento AI incentrati su scienze sociali, istruzione e apprendimento. Esaminerai contenuti di scienze sociali/istruzione generati dall'AI e il lavoro di formatori/QA, valuterai la qualità degli 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 accuratezza concettuale, alfabetizzazione alla ricerca, appropriatezza educativa, contesto sociale, qualità metodologica, consapevolezza etica, sensibilità ai bias, chiarezza, formattazione, aderenza alle istruzioni e conformità alle rubriche specifiche del progetto. Individuerai problemi di qualità ricorrenti, comunicherai aggiornamenti a formatori e QA, supporterai l'onboarding, manterrai la documentazione e aiuterai ad attivare i contributori che non lavorano con costanza. Questo ruolo richiede una solida competenza in scienze sociali e/o istruzione, solide capacità di comunicazione in inglese, eccellente attenzione ai dettagli, comunicazione strutturata e la capacità di gestire flussi di lavoro di qualità in team remoti di esperti.
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 di scienze sociali e istruzione contribuirà direttamente a migliorare i principali modelli AI del mondo garantendo che i dati di addestramento di scienze sociali e istruzione siano accurati, sfumati, informati dalla ricerca, eticamente consapevoli e allineati alle aspettative dei clienti.
Cosa farai
- Monitoraggio della qualità: controllare a campione elementi di scienze sociali e istruzione, identificare problemi di qualità, fornire feedback continuo tramite DM ed escalare problemi ricorrenti o critici.
- Revisione di scienze sociali e istruzione: valutare spiegazioni, contenuti delle lezioni, sintesi di scienze sociali, contenuti sui metodi di ricerca, attività educative, elementi di valutazione, indicazioni per l'apprendimento e ragionamenti sociali generati dall'AI per accuratezza e sfumature.
- Comunicazione con formatori e QA: aggiornare formatori e QA su Discord riguardo a nuove linee guida sugli elementi, modifiche al progetto, aggiornamenti dei flussi di lavoro, aspettative di qualità e standard di revisione specifici per scienze sociali/istruzione.
- Gestione delle domande: rispondere a domande di formatori/QA in modo chiaro e tempestivo, soprattutto su concetti educativi, obiettivi di apprendimento, metodi di ricerca, contesto sociale, bias, appropriatezza per gli studenti e interpretazione delle rubriche.
- Gestione dell'attivazione di formatori/QA: inviare DM ai contributori inattivi o che non lavorano, incoraggiare l'attivazione, tracciare i follow-up e segnalare problemi di disponibilità quando necessario.
- Documentazione: creare e mantenere la documentazione dei progetti di scienze sociali/istruzione, inclusi style guide, tracker, FAQ, note sulla qualità, esempi, honeypot, attività di calibrazione e materiali di onboarding.
- Onboarding e addestramento: pianificare e condurre call di onboarding/addestramento con formatori e QA per spiegare aspettative del progetto, flussi di lavoro, rubriche, standard di qualità e requisiti specifici per scienze sociali/istruzione.
- Allineamento della qualità: garantire che tutti i formatori e QA applichino coerentemente le linee guida di revisione di scienze sociali e istruzione e comprendano gli aggiornamenti man mano che i progetti evolvono.
- Revisione di bias ed etica: segnalare stereotipi, linguaggio stigmatizzante, affermazioni non supportate su gruppi, ragionamenti causali deboli, scaffolding educativo inadeguato o contenuti eticamente problematici.
- Miglioramento dei processi: identificare lacune di qualità ricorrenti, proporre miglioramenti dei flussi di lavoro e contribuire a costruire processi QA scalabili per progetti di addestramento AI in scienze sociali e istruzione.
Cosa cerchiamo
- Laurea triennale, magistrale, dottorato, abilitazione all'insegnamento o esperienza professionale equivalente in Istruzione, Sociologia, Psicologia, Antropologia, Scienze Politiche, Servizio Sociale, Politiche Pubbliche, Psicologia dell'Educazione, Studi sul Curriculum o un campo correlato.
- Solida padronanza della lingua inglese per seguire le linee guida del progetto, comunicare con i team e fornire feedback scritti chiari.
- 3+ anni di esperienza in insegnamento, sviluppo di curriculum, ricerca in scienze sociali, revisione di contenuti educativi, instructional design, scrittura accademica, politiche sociali, valutazione degli studenti o flussi di lavoro di revisione correlati.
- Forte comprensione di concetti di scienze sociali, teoria dell'educazione, pedagogia, risultati di apprendimento, progettazione della valutazione, metodi di ricerca, etica, bias, cultura, istituzioni sociali, disuguaglianza e ragionamento basato su evidenze.
- Capacità di valutare contenuti di scienze sociali/istruzione rispetto a rubriche dettagliate e identificare problemi come generalizzazioni non supportate, stereotipi, affermazioni causali deboli, instructional design inadeguato, framing distorto, metodologia errata o contenuti educativi non adatti all'età.
- Familiarità con ambiti come apprendimento in classe, valutazione, pianificazione delle lezioni, ricerca sociale, metodi qualitativi/quantitativi, equità educativa, sviluppo infantile, scienza dell'apprendimento o standard curriculari è preferibile.
- Esperienza nella guida o nel supporto di team remoti di educatori, ricercatori, autori di curriculum, revisori, annotatori, formatori 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 style guide, FAQ, tracker, materiali di onboarding, honeypot, attività di calibrazione e documentazione.
- Esperienza con addestramento AI, annotazione dei dati, valutazione LLM, QA in scienze sociali, QA educativo, revisione di curriculum o revisione basata su rubriche è un forte plus.