Informazioni sul ruolo
In questo ruolo di collaboratore a distanza retribuito a ore, lavorerai come Responsabile di garanzia della qualità storica (QAL) per supervisionare qualità, coerenza e prestazioni dei formatori in progetti di addestramento AI incentrati sulla storia. Esaminerai contenuti storici 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 garantirarirai che tutti i contributori rispettino gli standard di qualità attesi.
Valuterai il lavoro per accuratezza storica, cronologia, consapevolezza delle fonti, causalità, contesto, sfumature regionali e culturali, qualità dell'interpretazione, chiarezza, formattazione, rispetto delle istruzioni e aderenza 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 storica, forti capacità di comunicazione in inglese, eccellente attenzione ai dettagli, comunicazione strutturata e la capacità di gestire flussi di lavoro di qualità attraverso team di esperti a distanza.
Questo ruolo è presso SME Careers, un'azienda in rapida crescita nel settore dei servizi di dati AI e controllata di SuperAnnotate, che fornisce dati di addestramento per molte delle più grandi aziende AI del mondo e laboratori di modelli di base. La tua guida sulla qualità storica contribuirà direttamente a migliorare i principali modelli AI del mondo garantendo che i dati di addestramento storico siano accurati, contestualizzati, equilibrati, ben spiegati, ben documentati e allineati alle aspettative dei clienti.
Il processo di selezione prevede un colloquio AI, un'attività specifica 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 attraverso la nostra rete di esperti.
Cosa farai
- Monitoraggio della qualità: Campionamento di elementi storici, identificazione di problemi di qualità, fornitura di feedback continuo tramite DM e escalation di problemi ricorrenti o critici.
- Revisione storica: Valutazione di spiegazioni storiche, cronologie, confronti, riassunti, risposte basate su fonti e ragionamenti generati dall'AI per accuratezza, contesto, equilibrio e chiarezza.
- Comunicazione con formatori e QA: Aggiornamento di 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 della storia.
- Gestione delle domande: Risposta chiara e tempestiva alle domande di formatori/QA, in particolare su cronologia, contesto storico, interpretazione delle fonti, interpretazioni contestate, bias, sfumature regionali e interpretazione delle rubriche.
- Gestione dell'attivazione di formatori/QA: Invio di DM ai contributori inattivi o che non lavorano, incoraggiamento all'attivazione, monitoraggio dei follow-up e segnalazione di problemi di disponibilità quando necessario.
- Documentazione: Creazione e mantenimento della documentazione del progetto di storia, inclusi guide di stile, tracker, FAQ, note sulla qualità, esempi, honeypot, attività di calibrazione e materiali di onboarding.
- Onboarding e addestramento: Pianificazione e conduzione di chiamate di onboarding/addestramento con formatori e QA per spiegare aspettative del progetto, flussi di lavoro, rubriche, standard di qualità e requisiti di revisione specifici della storia.
- Allineamento sulla qualità: Garantire che tutti i formatori e QA applichino coerentemente le linee guida di revisione storica e comprendano gli aggiornamenti man mano che i progetti evolvono.
- Revisione di rischi e bias: Segnalazione di affermazioni storiche fuorvianti, troppo sicure, parziali, culturalmente insensibili, anacronistiche o scarsamente documentate.
- Miglioramento dei processi: Identificazione di lacune di qualità ricorrenti, proposta di miglioramenti ai flussi di lavoro e supporto nella creazione di processi QA scalabili per progetti di addestramento AI in ambito storico.
Cosa cerchiamo
- Laurea triennale, magistrale o dottorato in Storia, Studi classici, Studi areali, Archeologia, Storia politica, Storia culturale, Relazioni internazionali, Scienze umanistiche o un campo strettamente 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 ricerca storica, insegnamento, scrittura, editing, revisione accademica, lavoro museale/archivistico, sviluppo di curriculum o flussi di lavoro umanistici correlati.
- Forte comprensione dei metodi storici, della cronologia, delle fonti primarie vs secondarie, della storiografia, della causalità, della continuità/cambiamento, del contesto regionale e dell'interpretazione basata su prove.
- Capacità di valutare contenuti storici rispetto a rubriche dettagliate e identificare problemi come anacronismi, cronologia errata, affermazioni non supportate, semplificazioni eccessive, inquadrature parziali, citazioni inventate o spiegazioni causali fuorvianti.
- Familiarità con una o più specializzazioni storiche quali storia antica, storia medievale, storia moderna, storia mondiale, storia militare, storia intellettuale, storia sociale, storia economica, storia coloniale/postcoloniale o storia regionale è preferita.
- Esperienza nella guida o nel supporto di team a distanza di ricercatori, scrittori, revisori, educatori, annotatori o QA è fortemente preferita.
- A proprio agio in ambienti a distanza in rapido movimento utilizzando strumenti come Discord, Google Sheets, Google Docs, tracker, dashboard e sistemi di gestione dei progetti.
- Altamente orientato ai dettagli e organizzato, con la capacità di mantenere guide di stile, FAQ, tracker, materiali di onboarding, attività di calibrazione e documentazione.
- Esperienza con addestramento AI, annotazione dei dati, valutazione di LLM, QA accademica, fact-checking o revisione basata su rubriche è un forte plus.