生物学品質保証リード（QAL）

この時間単位・リモートのコントラクター職では、生物学品質保証リード（QAL）として、生物学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が生成した生物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対する出力品質を評価し、的確な書面フィードバックを提供し、すべての貢献者が期待される品質基準に従うことを確保します。

科学的正確性、生物学的推論、用語の正確性、実験的論理、単位の一貫性、安全性への配慮、明瞭性、フォーマット、指示遵守、プロジェクト固有のルーブリックへの準拠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特定し、トレーナーやQAに更新を伝え、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貢献者の稼働を促します。この役割には、強力な生物学の専門知識、強力な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間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、世界最大級のAI企業や基盤モデル研究所にトレーニングデータを提供しています。あなたの生物学品質リーダーシップは、生物学トレーニングデータが正確で、論理的に妥当で、明確に説明され、安全性に配慮し、十分に文書化され、クライアントの期待に沿っている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： この役割には当面の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、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へのアクセスも提供されます。

業務内容

• 品質モニタリング：生物学アイテムを抜き取り検査し、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。
• 科学的レビュー：AIが生成した生物学の説明、生物学的メカニズム、実験的推論、遺伝学の問題、図/説明、用語、問題解決の手順を正確性と明瞭性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でトレーナーやQAに、新しいアイテムガイドライン、プロジェクトの変更、ワークフローの更新、品質への期待、生物学固有のレビュー基準について更新情報を伝えます。
• 質問対応：特に生物学的推論、用語、実験計画、方法、安全上の懸念、科学的主張、ルーブリックの解釈に関して、トレーナー/QA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していない貢献者にDMを送り、稼働を促し、フォローアップを追跡し、必要に応じて可用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、生物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：トレーナーやQAとのオンボーディング/トレーニングコールを設定・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、生物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が生物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伴う更新を理解することを確保します。
• リスクと安全性のレビュー：特に実験手順、生物学的サンプル、病原体、遺伝子工学、健康に関する主張、環境影響、バイオセーフティが影響を受ける可能性がある場合に、安全でない、誤解を招く、または過度に自信過剰な生物学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、ワークフローの改善を提案し、生物学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。

求める人材

• 生物学、分子生物学、細胞生物学、遺伝学、微生物学、生化学、生態学、進化生物学、神経科学、生理学、または密接に関連する分野の学士号、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、英語で明確な科学的フィードバックを提供するための強力な英語力。
• 生物学研究、実験業務、教育、科学ライティング、技術レビュー、品質管理、バイオテクノロジー、ライフサイエンス、または関連するワークフローにおける3年以上の実務経験。
• 細胞生物学、分子生物学、遺伝学、進化、生態学、生理学、微生物学、生化学、免疫学、解剖学、発生生物学、実験計画など、主要な生物学トピックに関する強い理解。
• 詳細なルーブリックに対して生物学コンテンツを評価し、誤った前提、欠陥のある実験的推論、不正確な用語、欠落した文脈、安全でない推奨事項、幻覚的な事実、不完全な説明、誤解を招く科学的主張などの問題を特定する能力。
• 実験室ドキュメント、顕微鏡、PCR/qPCR、シーケンシング、ゲル電気泳動、細胞培養、ELISA、バイオインフォマティクスの基礎、統計的解釈、安全データシート、科学文献レビューなど、一般的な生物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、研究者、テクニカルライター、教育者、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。
• 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、科学コンテンツ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。