数学品質保証リード（QAL）

この時間給・リモートのコントラクター職では、数学品質保証リード（QAL）として、数学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が生成した数学コンテンツやトレーナー/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、的確な文章フィードバックを提供し、すべての貢献者が期待される品質基準に従うことを徹底します。

数学的正確性、論理的推論、計算の正しさ、証明の妥当性、記法の品質、明瞭さ、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適合性について作業を評価します。繰り返し発生する品質問題を発見し、トレーナーやQAに更新事項を伝え、オンボーディングを支援し、ドキュメントを維持し、継続的に作業していない貢献者の稼働を促します。この役割には、高い数学的専門性、強い英語コミュニケーション能力、卓越した細部への注意力、構造化されたコミュニケーション、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求められます。

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に所属します。同社は世界最大級の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。あなたの数学品質に関するリーダーシップは、数学トレーニングデータが正確で、論理的に堅牢で、明確に説明され、十分に文書化され、クライアントの期待に沿うことを確保することで、世界有数のAIモデルの改善に直接貢献します。

選考プロセスは、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で構成されます。

主な業務

• 品質モニタリング：数学項目を抜き取り検査し、品質問題を特定し、DMを通じて継続的な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。
• 数学的レビュー：AIが生成した数学の説明、証明、導出、計算、文章題の解答、図/記述、および段階的な推論を、正確性と明瞭さの観点から評価します。
• トレーナーおよびQAとのコミュニケーション：Discordを通じて、新しい項目ガイドライン、プロジェクトの変更、ワークフローの更新、品質への期待、数学固有のレビュー基準についてトレーナーとQAに更新情報を伝えます。
• 質問対応：特に推論の妥当性、記法、前提、解法、証明構造、フォーマット、ルーブリックの解釈に関して、トレーナー/QAからの質問に明確かつ迅速に回答します。
• トレーナー/QAの稼働管理：非アクティブまたは作業を行っていない貢献者にDMを送り、稼働を促し、フォローアップを追跡し、必要に応じて稼働可能性の問題を報告します。
• ドキュメント：スタイルガイド、トラッカー、FAQ、品質ノート、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など、数学プロジェクトのドキュメントを作成・維持します。
• オンボーディングとトレーニング：トレーナーおよびQAとのオンボーディング/トレーニングコールを日程調整して実施し、プロジェクトの期待事項、ワークフロー、ルーブリック、品質基準、数学固有のレビュー要件を説明します。
• 品質の整合：すべてのトレーナーとQAが数学ガイドラインを一貫して適用し、プロジェクトの進展に応じた更新を理解することを確保します。
• エラーパターン分析：推論ステップの省略、無効な簡略化、誤った公式、記法の不整合、算術ミス、正しいが根拠が不十分な解答など、繰り返し発生する問題を特定します。
• プロセス改善：繰り返し発生する品質ギャップを特定し、ワークフローの改善を提案し、数学AIトレーニングプロジェクト向けのスケーラブルなQAプロセスの構築を支援します。

求める人物像

• 数学、応用数学、統計学、物理学、工学、コンピュータサイエンス、数学教育、または密接に関連する定量分野の学士号、修士号、または博士号。
• 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、英語で明確な数学的フィードバックを提供するための、強い英語力。
• 数学、教育、個別指導、研究、定量分析、テクニカルライティング、カリキュラム開発、問題作成、評価設計、または数学コンテンツのレビューにおける3年以上の実務経験。
• 代数、幾何、三角法、微積分、線形代数、離散数学、確率、統計、数論、組合せ論、微分方程式、数学的証明などの主要な数学トピックに関する強い理解。
• 詳細なルーブリックに照らして数学コンテンツを評価し、誤った前提、欠陥のある推論、無効な証明、計算ミス、記法の問題、欠落したステップ、ハルシネーションによる事実、不完全な説明などの問題を特定する能力。
• 概念的な説明と段階的な解答の両方をレビューすることに慣れており、各ステップが前のステップから論理的に導かれているかどうかも確認できること。
• LaTeX、Python、MATLAB、R、WolframAlpha/Mathematica、GeoGebra、Desmos、スプレッドシートモデリング、数式処理ツールなどの数学ツールやワークフローに精通していることが望ましい。
• トレーナー、アノテーター、レビュアー、教育者、テクニカルライター、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 Sheets、Google Docs、トラッカー、ダッシュボード、プロジェクト管理システムなどのツールを使用し、動きの速いリモート環境で働くことに慣れていること。
• 細部への注意力と組織力が非常に高く、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、その他の品質ドキュメントを維持する能力。
• AIトレーニング、データアノテーション、大規模言語モデル、プロンプト/レスポンス評価、数学コンテンツQA、またはルーブリックベースのLLM評価の経験は大きなプラス。
• パンジャブ語のネイティブレベルの流暢さ