この求人について
リモート・時給制のRエンジニアとして、AIが生成した回答をレビューし、Rとデータ分析に焦点を当てた高品質なコンテンツを作成し、各ソリューションの背後にある推論の品質と段階的な問題解決を評価します。ソリューションの正確性、明確さ、プロンプトへの準拠を評価し、統計手法やデータラングリングのワークフローにおける誤りを特定し、分析結果のファクトチェックを行い、Rの正しい使用法を示す専門家レベルの説明と模範解答を書き、複数のAI回答を正確性と推論の品質に基づいて評価・比較します。この契約ポジションは、SME Careers（急成長中のAIデータサービス企業で、SuperAnnotateの子会社）とのものです。同社は世界最大級の多くのAI企業や基盤モデル研究所にAIトレーニングデータを提供し、世界の最先端AIモデルの改善に直接貢献しています。
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、資格を満たす場合、関連する機会が生じた際に最初にご連絡する専門家の一人となります。また、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
- AIトレーニングコンテンツの開発：さまざまなトピックに関する詳細なプロンプトと回答を作成してAIの学習を導き、モデルが多様な主題を包括的に理解していることを確保します。
- AIパフォーマンスの最適化：AIの回答を評価・ランク付けし、モデルの正確性、流暢さ、文脈への関連性を高めます。
- モデルの整合性の確保：AIモデルの潜在的な不正確さやバイアスをテストし、さまざまなユースケースにおける信頼性を検証します。
求める人物像
- データ分析、統計、またはデータサイエンス業務でRを実務使用した2年以上の経験。
- データラングリング、関数型プログラミングのパターン、再利用可能な関数やパッケージの作成を含む、Rプログラミングの高い熟練度。
- 回帰、推論、モデル検証を含む応用統計の確かな基礎と、これらの手法をRで実装した実務経験。
- データクリーニング、探索的分析、モデリング、可視化を含むエンドツーエンドの分析をRで構築した経験。
- tidyverse、data.table、ggplot2などの一般的なRエコシステムへの familiarity と、特定のタスクに適したツールを選択する能力。
- データサイエンティスト、統計家、定量アナリスト、または類似のデータ中心の役割における実務経験。
- 統計学、数学、コンピュータサイエンス、または密接に関連する定量分野の学士号以上。
- Rでのコーディング、分析設計、コードレビューを支援するための大規模言語モデル（LLM）の使用経験が豊富。
- 優れた英語ライティング力があり、分析を文書化し、複雑な統計的考えを非専門家に明確に説明できること。
- AIデータトレーニングまたはモデル評価の経験があると強く望ましく、最低C1レベルの英語能力が必要です。