この求人について
この時間給・リモートの業務委託契約の役割では、C品質保証リード（QAL）として、CプログラミングAIトレーニングプロジェクト全体の品質、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Cコードやトレーナー／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、正確な書面フィードバックを提供し、貢献者が期待される品質基準に従っていることを確認します。
コードの正確性、コンパイル時の有効性、実行時の動作、メモリ安全性、ポインタロジック、移植性、パフォーマンス、デバッグの正確性、可読性、フォーマット、指示への準拠、ルーブリックへの従守について作業を評価します。この役割には、強力なCの専門知識、英語でのコミュニケーション能力、細部への注意力、およびリモートの技術チーム全体で品質ワークフローを管理する能力が必要です。
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に所属します。同社は世界最大級のAI企業や基盤モデル研究所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C品質に関するリーダーシップは、Cトレーニングデータが正確で、コンパイル可能で、安全で、効率的で、明確に説明され、クライアントの期待に沿ったものであることを確保するのに役立ちます。
選考プロセスには、AI面接、ドメイン固有のタスク、および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直ちに開始できるプロジェクトはありませんが、適格と判断された場合、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。また、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アクセスできるようになります。
業務内容
- 品質モニタリング：Cの項目を抜き取り検査し、品質上の問題を特定し、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します。
- コードレビュー：AIが生成したCコード、デバッグ応答、ポインタ／メモリの例、アルゴリズムの解答、テスト、技術的説明を評価します。
- トレーナー／QAとのコミュニケーション：Discordで貢献者に対し、ガイドラインの変更、ワークフローの更新、C固有のレビュー基準について伝えます。
- 質問対応：ポインタ、メモリ割り当て、コンパイル、UB、移植性、組み込み制約、テスト、ルーブリックの解釈に関する質問に回答します。
- アクティベーション管理：非アクティブな貢献者にDMを送り、フォローアップを追跡し、対応可否の問題を報告します。
- ドキュメント作成：Cスタイルガイド、トラッカー、FAQ、例、ハニーポット、キャリブレーションタスク、オンボーディング資料を作成・維持します。
- オンボーディング：C貢献者向けのオンボーディング／トレーニングコールを実施します。
- リスクレビュー：安全でない、コンパイル不可能な、誤解を招く、メモリ安全性に欠ける、または本番環境に対応していないCの推奨事項を報告します。
- プロセス改善：繰り返し発生する品質ギャップを特定し、QAワークフローを改善します。
求める人物像
- コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、コンピュータエンジニアリング、電気工学の学士号もしくは修士号、または同等の実務経験。
- ガイドラインに従い、明確な技術的フィードバックを提供するための強力な英語力。
- Cプログラミング、システムプログラミング、組み込み開発、ファームウェア、オペレーティングシステム、パフォーマンスエンジニアリング、コードレビュー、QA、または技術的メンタリングにおける3年以上の実務経験。
- ポインタ、配列、メモリ割り当て、構造体、関数ポインタ、プリプロセッサマクロ、ヘッダファイル、コンパイル／リンク、未定義動作、ファイルI/O、ビット演算、移植性に関する強い理解。
- バッファオーバーフロー、メモリリーク、use-after-free、未定義動作、無効なポインタ演算、競合状態、コンパイル不可能なコード、幻覚的なAPI、不完全な説明などの問題を特定する能力。
- GCC/Clang/MSVC、Make/CMake、GDB/LLDB、Valgrind、サニタイザ、組み込みツールチェーン、POSIX API、ユニットテストフレームワーク、GitHub、CI/CD、プロファイリング、静的解析ツールへの習熟が望ましい。
- トレーナー、レビュアー、エンジニア、コーディングメンター、またはQAのリモートチームを率いた、または支援した経験が強く望ましい。
- 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、PMシステムの使用に慣れていること。
- 非常に整理整頓ができ、スタイルガイド、トラッカー、FAQ、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、品質ドキュメントを維持できること。
- AIトレーニング、LLM評価、コードQA、またはルーブリックベースのコードレビューの経験があれば強く有利。