Lead di garanzia della qualità (QAL) in scienze politiche

In questo ruolo di collaboratore remoto retribuito a ore, lavorerai come Lead di garanzia della qualità (QAL) in scienze politiche per supervisionare qualità, coerenza e prestazioni dei trainer nei progetti di addestramento AI in scienze politiche. Esaminerai contenuti di scienze politiche generati dall'AI e il lavoro di trainer/QA, valuterai la qualità degli output rispetto alle linee guida del progetto, fornirai feedback scritti precisi e garantirari che tutti i contributori rispettino gli standard di qualità attesi.

Valuterai il lavoro per accuratezza concettuale, conoscenza istituzionale, contesto comparativo, accuratezza della teoria politica, ragionamento sulle politiche, consapevolezza delle fonti, sensibilità ai bias, chiarezza, 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 costanza. Questo ruolo richiede una solida competenza in scienze politiche, forti 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 nei servizi di dati per l'AI e controllata di SuperAnnotate, che fornisce dati di addestramento a molte delle più grandi aziende AI e ai laboratori di modelli fondazionali del mondo. La tua leadership nella qualità in scienze politiche contribuirà direttamente a migliorare i principali modelli AI del mondo garantendo che i dati di addestramento in scienze politiche siano accurati, equilibrati, ben contestualizzati, analiticamente solidi e allineati alle aspettative dei clienti.

Il processo di selezione prevede un colloquio con 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 tramite la nostra rete di esperti.

Cosa farai

• Monitoraggio della qualità: controllo a campione di elementi di scienze politiche, identificazione di problemi di qualità, feedback continuo tramite DM ed escalation di problemi ricorrenti o critici.
• Revisione in scienze politiche: valutazione di spiegazioni, analisi comparative, sintesi di politiche, discussioni di teoria politica, descrizioni istituzionali e ragionamenti generati dall'AI in scienze politiche per accuratezza ed equilibrio.
• Comunicazione con trainer e QA: aggiornamento di trainer 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 delle scienze politiche.
• Gestione delle domande: risposta chiara e tempestiva alle domande di trainer/QA, in particolare su istituzioni, politica comparata, politiche pubbliche, teoria politica, relazioni internazionali, bias e interpretazione delle rubriche.
• Gestione dell'attivazione di trainer/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 dei progetti di scienze politiche, 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 call di onboarding/addestramento con trainer e QA per spiegare aspettative del progetto, flussi di lavoro, rubriche, standard di qualità e requisiti di revisione specifici delle scienze politiche.
• Allineamento sulla qualità: garanzia che tutti i trainer e i QA applichino coerentemente le linee guida di revisione in scienze politiche e comprendano gli aggiornamenti man mano che i progetti evolvono.
• Revisione di bias e rischi: segnalazione di affermazioni fuorvianti, ideologicamente unilaterali, non supportate, obsolete, politicamente infiammatorie o scarsamente contestualizzate.
• Miglioramento dei processi: identificazione di lacune ricorrenti nella qualità, proposta di miglioramenti ai flussi di lavoro e supporto alla creazione di processi QA scalabili per i progetti di addestramento AI in scienze politiche.

Cosa cerchiamo

• Laurea triennale, magistrale o dottorato in scienze politiche, relazioni internazionali, politiche pubbliche, governo, teoria politica, studi sulla sicurezza, diritto, sociologia, economia o un campo strettamente correlato delle scienze sociali.
• Forte 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 in scienze politiche, insegnamento, analisi delle politiche, affari pubblici, relazioni internazionali, scrittura politica, revisione accademica o flussi di lavoro analitici correlati.
• Forte comprensione di istituzioni politiche, politica comparata, relazioni internazionali, politiche pubbliche, teoria politica, sistemi elettorali, governance, capacità statale, società civile e comportamento politico.
• Capacità di valutare contenuti di scienze politiche rispetto a rubriche dettagliate e di identificare problemi quali semplificazioni eccessive, bias ideologici, affermazioni non supportate, descrizioni istituzionali errate, ragionamenti causali fuorvianti o analisi comparative deboli.
• Preferibile familiarità con ambiti quali democrazia e autoritarismo, economia politica, amministrazione pubblica, sistemi costituzionali, politica elettorale, studi sui conflitti, organizzazioni internazionali, valutazione delle politiche o ricerca tramite sondaggi.
• Fortemente preferibile esperienza nella guida o nel supporto di team remoti di analisti, ricercatori, revisori, educatori, annotatori o QA.
• Buona attitudine a lavorare in ambienti remoti dinamici utilizzando strumenti quali Discord, Google Sheets, Google Docs, tracker, dashboard e sistemi di gestione dei progetti.
• Spiccata attenzione ai dettagli e capacità organizzativa, 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 delle politiche, revisione accademica, fact-checking o revisione basata su rubriche è un forte plus.