Informazioni sul ruolo
In questo ruolo di collaboratore remoto retribuito a ore, lavorerai come Responsabile dell'assicurazione qualità (QAL) in sociologia per supervisionare qualità, coerenza e prestazioni dei trainer in progetti di addestramento AI incentrati sulla sociologia. Esaminerai contenuti sociologici generati dall'AI e il lavoro dei trainer/QA, valuterai la qualità degli output rispetto alle linee guida del progetto, fornirai feedback scritti precisi e garantirai che tutti i contributori rispettino gli standard di qualità attesi.
Valuterai il lavoro per accuratezza sociologica, applicazione della teoria, alfabetizzazione alla ricerca, contesto sociale, rigore metodologico, consapevolezza etica, sensibilità ai pregiudizi, 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 sociologia, forti capacità di comunicazione in inglese, eccellente attenzione ai dettagli, comunicazione strutturata e la capacità di gestire flussi di lavoro di qualità in team di esperti remoti.
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 a molte delle più grandi aziende AI e laboratori di modelli fondativi del mondo. La tua leadership di qualità in sociologia contribuirà direttamente a migliorare i principali modelli AI del mondo garantendo che i dati di addestramento in sociologia siano accurati, sfumati, eticamente consapevoli, informati dalla ricerca e allineati alle aspettative dei clienti.
Il processo di selezione prevede un colloquio con AI, un compito specifico del dominio e un colloquio con un recruiter.
Importante: Non c'è un progetto immediato per questo ruolo; tuttavia, se qualificato/a, 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: fare controlli a campione sugli item di sociologia, identificare problemi di qualità, fornire feedback continuo tramite DM ed escalare problemi ricorrenti o critici.
- Revisione sociologica: valutare spiegazioni sociologiche generate dall'AI, applicazioni di teorie, sintesi di ricerche, discussioni di politiche sociali, interpretazioni demografiche e ragionamenti per accuratezza e sfumature.
- Comunicazione con trainer e QA: aggiornare trainer e QA su Discord riguardo a nuove linee guida sugli item, modifiche al progetto, aggiornamenti dei flussi di lavoro, aspettative di qualità e standard di revisione specifici della sociologia.
- Gestione delle domande: rispondere in modo chiaro e tempestivo alle domande di trainer/QA, in particolare su concetti sociologici, teoria sociale, metodi di ricerca, disuguaglianza, cultura, etica, pregiudizi e interpretazione delle rubriche.
- Gestione dell'attivazione di trainer/QA: inviare DM ai contributori inattivi o che non lavorano, incoraggiare l'attivazione, monitorare i follow-up e segnalare problemi di disponibilità quando necessario.
- Documentazione: creare e mantenere la documentazione dei progetti di sociologia, incluse guide di stile, 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 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 della sociologia.
- Allineamento sulla qualità: garantire che tutti i trainer e i QA applichino coerentemente le linee guida di revisione sociologica e comprendano gli aggiornamenti man mano che i progetti evolvono.
- Revisione di pregiudizi ed etica: segnalare stereotipi, linguaggio stigmatizzante, affermazioni non supportate su gruppi sociali, ragionamenti causali deboli o analisi sociali eticamente problematiche.
- Miglioramento dei processi: identificare lacune di qualità ricorrenti, proporre miglioramenti ai flussi di lavoro e contribuire a costruire processi QA scalabili per progetti di addestramento AI in sociologia.
Cosa cerchiamo
- Laurea triennale, magistrale o dottorato in Sociologia, Scienze Sociali, Ricerca Sociale, Demografia, Criminologia, Studi di Genere, Studi Etnici, Politiche Pubbliche, Antropologia 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 sociologica, insegnamento, analisi di politiche sociali, ricerca qualitativa/quantitativa, scrittura accademica, revisione nelle scienze sociali, ricerca di comunità o flussi di lavoro correlati.
- Forte comprensione della teoria sociologica, delle istituzioni sociali, della disuguaglianza, della stratificazione, di razza/etnia, genere, classe, cultura, devianza, organizzazioni, cambiamento sociale, demografia e metodi di ricerca.
- Capacità di valutare contenuti sociologici rispetto a rubriche dettagliate e identificare problemi come generalizzazioni non supportate, stereotipi, difetti metodologici, affermazioni causali deboli, semplificazioni eccessive, inquadramenti tendenziosi o uso inaccurato di concetti sociologici.
- Familiarità con aree quali ricerca tramite sondaggi, interviste, etnografia, analisi statistica, politiche sociali, sociologia urbana, sociologia della famiglia, istruzione, disparità sanitarie, lavoro/organizzazioni o criminologia è preferita.
- Esperienza nella guida o nel supporto di team remoti di ricercatori, educatori, analisti, revisori, annotatori o QA è fortemente preferita.
- Comfort nel lavorare in ambienti remoti dinamici utilizzando strumenti come Discord, Google Sheets, Google Docs, tracker, dashboard e sistemi di gestione dei progetti.
- Fortemente orientato/a ai dettagli e organizzato/a, 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 nelle scienze sociali, revisione accademica o revisione basata su rubriche è un forte plus.