この求人について
この時間単位・リモートのコントラクター職では、SQL品質保証リード（QAL）として、SQLおよびデータベースのAIトレーニングプロジェクト全体における品質、一貫性、トレーナーのパフォーマンスを監督します。AIが生成したSQLクエリ、データベースの説明、データモデリングのコンテンツ、トレーナー/QAの作業をレビューし、プロジェクトガイドラインに照らして出力品質を評価し、的確な書面フィードバックを提供し、すべてのコントリビューターが期待される品質基準に従うことを確実にします。
クエリの正確性、データベースの推論、スキーマの理解、結合ロジック、集計の正確性、パフォーマンスへの配慮、セキュリティへの配慮、可読性、フォーマット、指示への準拠、プロジェクト固有のルーブリックへの準拠といった観点から作業を評価します。繰り返し発生する品質問題を特定し、トレーナーやQAに更新情報を伝え、オンボーディングを支援し、ドキュメントを維持し、一貫して作業していないコントリビューターの稼働を促します。
この役割は、急成長中のAIデータサービス企業でありSuperAnnotateの子会社であるSME Careersに属し、世界最大級のAI企業や基盤モデルラボの多くにトレーニングデータを提供しています。あなたのSQL品質に関するリーダーシップは、SQLトレーニングデータが正確で、実行可能で、論理的に妥当で、十分に文書化され、クライアントの期待に沿うことを確実にすることで、世界屈指のAIモデルの改善に直接貢献します。
選考プロセスには、AI面接、ドメイン固有のタスク、リクルーターとの面接が含まれます。
重要： この役割には現時点で具体的なプロジェクトはありません。ただし、資格を満たしている場合、関連する機会が生じた際に当社が最初に連絡する専門家の一人となります。これにより、当社の専門家ネットワークを通じて利用可能な将来のプロジェクトにもアクセスできるようになります。
業務内容
- SQL/データベースの項目を抜き取り検査し、問題を特定し、DMを通じてフィードバックを提供し、繰り返し発生する問題や重大な問題をエスカレーションする。
- AIが生成したSQLクエリ、データベースの説明、スキーマの推論、分析ワークフロー、最適化の推奨事項をレビューする。
- Discordでトレーナー/QAにガイドライン、ワークフローの更新、SQL固有の品質期待値について情報を更新する。
- 結合、集計、ウィンドウ関数、クエリ方言、スキーマ設計、パフォーマンス、セキュリティ、ルーブリックの解釈に関する質問に回答する。
- 稼働していないコントリビューターにDMを送り、稼働を促し、フォローアップを追跡し、可用性の問題を報告する。
- SQLドキュメント、スタイルガイド、トラッカー、FAQ、例、ハニーポット、オンボーディング資料を作成・維持する。
- SQLコントリビューター向けのオンボーディング/トレーニングコールを実施する。
- 誤解を招く、実行不可能な、非効率な、安全でない、または方言に互換性のないSQLの推奨事項を報告する。
- 繰り返し発生する品質ギャップを特定し、SQL QAワークフローを改善する。
求める人物像
- コンピュータサイエンス、データサイエンス、情報システム、ソフトウェアエンジニアリング、統計学、ビジネスアナリティクスの学士号もしくは修士号、または同等の実務経験。
- プロジェクトガイドラインに従い、チームとコミュニケーションを取り、明確な技術的フィードバックを提供するための強い英語力。
- 分析、バックエンド開発、データベースエンジニアリング、BI、データウェアハウジング、レポーティング、QA、教育、技術レビューにSQLを使用した3年以上の経験。
- SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、サブクエリ、CTE、ウィンドウ関数、インデックス、制約、トランザクション、正規化などのSQLの基礎に関する強い理解。
- ルーブリックに照らしてSQLコンテンツを評価し、不正な結合、集計エラー、重複カウント、無効な構文、非効率なクエリ、SQLインジェクションのリスク、方言の不一致、不完全な説明などの問題を特定する能力。
- PostgreSQL、MySQL、SQL Server、SQLite、BigQuery、Snowflake、Redshift、データウェアハウス、クエリプラン、ERモデリング、BIツールに関する知識があれば尚可。
- アナリスト、エンジニア、レビュアー、アノテーター、教育者、QAのリモートチームをリードまたはサポートした経験があれば強く尚可。
- Discord、Googleスプレッドシート、Googleドキュメント、トラッカー、ダッシュボード、GitHub、プロジェクト管理システムに慣れていること。
- 非常に組織的で、スタイルガイド、FAQ、トラッカー、オンボーディング資料、ハニーポット、キャリブレーションタスク、ドキュメントを維持できること。
- AIトレーニング、データアノテーション、LLM評価、SQL QA、コードレビュー、ルーブリックベースの技術レビューの経験があれば強く尚可。