Annotatore di LLM - Laurea magistrale

Compenso non indicatoTuringDa remotoRequisiti geografici non specificati

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Informazioni sul ruolo

Informazioni su Turing:

Con sede a San Francisco, in California, Turing è il principale acceleratore di ricerca al mondo per i laboratori di IA di frontiera e un partner affidabile per le aziende globali che implementano sistemi di IA avanzati. Turing supporta i clienti in due modi: in primo luogo, accelerando la ricerca di frontiera con dati di alta qualità, pipeline di addestramento avanzate e i migliori ricercatori di IA specializzati in programmazione, ragionamento, STEM, multilinguismo, multimodalità e agenti; in secondo luogo, applicando tale competenza per aiutare le aziende a trasformare l'IA da proof of concept a intelligenza proprietaria, con sistemi che funzionano in modo affidabile, producono un impatto misurabile e generano risultati duraturi sul conto economico (P&L).

Panoramica del ruolo

Cerchiamo figure di Team Management altamente motivate per supportare la valutazione e il miglioramento di Large Language Model (LLM) all'avanguardia. In questo ruolo Lei analizzerà dati strutturati, creerà prompt impegnativi, valuterà le risposte generate dall'IA in termini di accuratezza fattuale e qualità del ragionamento e fornirà un feedback supportato da evidenze per migliorare le prestazioni dei modelli.

Cerchiamo professionisti curiosi e attenti ai dettagli, che amino risolvere problemi complessi e valutare sistemi di IA. Il candidato ideale sa analizzare i dati, pensare in modo critico, convalidare le risposte rispetto alle evidenze e spiegare chiaramente perché l'output di un modello è corretto o errato. Costituisce un forte vantaggio l'esperienza di lavoro con modelli di IA e nella creazione di prompt di valutazione impegnativi.

Responsabilità principali

  • Creare prompt impegnativi che valutino la capacità di un LLM di recuperare, analizzare e ragionare su dati strutturati.
  • Valutare le risposte generate dall'IA in termini di accuratezza fattuale, ragionamento logico e completezza.
  • Individuare errori dei modelli, incoerenze, allucinazioni e lacune di ragionamento.
  • Convalidare gli output dei modelli utilizzando i dataset forniti e le evidenze di supporto.
  • Documentare i risultati con spiegazioni chiare e basate su evidenze.
  • Seguire in modo costante le linee guida di annotazione e mantenere standard di alta qualità.

Qualifiche minime

  • Laurea magistrale o titolo superiore in qualsiasi disciplina.
  • Minimo 3 anni di esperienza professionale, di ricerca o di insegnamento.
  • Solide capacità analitiche e di pensiero critico.
  • Eccellenti capacità di comunicazione scritta in lingua inglese.
  • Eccezionale attenzione ai dettagli e capacità di convalidare le informazioni rispetto ai dati di origine.

Qualifiche preferenziali

  • Esperienza di lavoro con Large Language Model (LLM) o IA generativa.
  • Familiarità con prompt engineering, valutazione dell'IA, annotazione dei dati o test dei modelli.
  • Esperienza di lavoro con dataset strutturati (CSV, Excel, database, ecc.).
  • Capacità di individuare casi limite e di progettare prompt che mettano in luce i limiti dei modelli.

Vantaggi

  • Opportunità di lavorare a progetti di IA all'avanguardia.
  • Retribuzione competitiva.
  • Orari di lavoro flessibili e ambiente di lavoro da remoto.

Dettagli dell'offerta

  • Impegno richiesto: 40, 30 o 20 ore a settimana con almeno 4 ore di sovrapposizione con il fuso PST
  • Tipo di rapporto: incarico come collaboratore (nessuna copertura medica/ferie retribuite)
  • Durata del contratto: 4 settimane

Processo di valutazione:

  • Selezione preliminare in base alle qualifiche e ai punteggi della valutazione.

Competenze

Gestione del team
Paesi dei candidati
Requisiti geografici non specificati

La fonte non specifica in quali paesi i candidati possano vivere o lavorare. Controlla l’annuncio originale. Il lavoro da remoto e la sede indicata non stabiliscono l’idoneità.

Modalità di lavoro
Da remoto
Sede di lavoro indicata
Non fornito
Pubblicazione originale
2026-10-12
Ultimo controllo
2026-11-03 12:00 UTC
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