この求人について
AIの未来を形作りたいAI QAの専門家ですか？大規模言語モデルは、賢いチャットボットからエンタープライズグレードのプラットフォームへと進化しています。厳格な評価データがあれば、明日のAIは世界水準の教育を民主化し、最先端の研究に追いつき、あらゆる場所のチームのワークフローを合理化できます。その品質はあなたから始まります—モデルの推論と信頼性を強化するために、あなたの専門知識が必要です。
私たちは、モデル評価、LLMの安全性、プロンプトの堅牢性、データ品質保証、多言語およびドメイン固有のテスト、グラウンディング検証、コンプライアンス/準備状況チェックを日々実践しているAI QAトレーナーを探しています。ハルシネーション検出、事実の一貫性、プロンプトインジェクションおよびジェイルブレイク耐性、バイアス/公平性監査、推論連鎖の信頼性、ツール使用の正確性、検索拡張の忠実性、エンドツーエンドのワークフロー検証といったタスクで高度な言語モデルに挑戦し、あらゆる失敗モードを記録して基準を引き上げます。
典型的な一日では、実世界のシナリオや評価プロンプトについてモデルと対話し、事実の正確性と論理的な妥当性を検証し、テスト計画と回帰スイートを設計・実行し、明確なルーブリックと合否基準を作成し、根本原因の仮説を伴う再現可能なエラートレースを記録し、プロンプトエンジニアリング、ガードレール、評価指標（例：適合率/再現率、忠実性、有害性、レイテンシSLO）の改善を提案します。また、敵対的レッドチーミング、自動化（Python/SQL）、経時的な品質変化を追跡するダッシュボード作成にも協力します。
計算機科学、データサイエンス、計算言語学、統計学、または関連分野の学士号、修士号、博士号が理想的です。ML/AIシステムのQAを出荷した経験、安全性/レッドチームの経験、テスト自動化フレームワーク（例：PyTest）、LLM評価ツール（例：OpenAI Evals、RAG評価ツール、W&B）の実務経験が適合の目安です。際立つスキルには、評価ルーブリックの設計、敵対的テスト/レッドチーミング、大規模な回帰テスト、バイアス/公平性監査、グラウンディング検証、プロンプトおよびシステムプロンプトのエンジニアリング、テスト自動化（Python/SQL）、高信号のバグ報告が含まれます。明確でメタ認知的コミュニケーション—「思考過程を示す」こと—が不可欠です。
QAの専門知識を明日のAIの品質のバックボーンに変える準備はできていますか？今すぐ応募して、世界を教えるモデルを教え始めましょう。
時給$6〜$65の給与範囲を提供します。正確なレートは、あなたの経験、専門知識、地理的な場所を評価した後に決定されます。最終的なオファー額は上記の給与範囲と異なる場合があります。契約者として、安全なコンピューターと高速インターネットを用意していただきます。健康保険や有給休暇などの企業提供の福利厚生は適用されません。
雇用形態：契約 勤務形態：リモート シニアリティレベル：ミドル〜シニアレベル