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、R品質保証リード（QAL）として、Rプログラミングおよびデータ分析の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R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、的確な文書フィードバックを提供し、コントリビューターが期待される基準に従っていることを確認します。
コードの正確性、統計的妥当性、データ推論、パッケージ使用、再現性、デバッグの正確性、可読性、可視化の品質、フォーマット、指示への追随、ルーブリックへの準拠について作業を評価します。
この役割はSME Careersに属します。SME Careers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、世界最大級のAI企業や基盤モデルラボにトレーニングデータを提供しています。あなたのR品質に関するリーダーシップは、Rトレーニングデータが正確で、再現可能で、統計的に堅牢で、明確に説明され、クライアントの期待に沿っていることを確実に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、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即時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。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
- Rプログラミングおよびデータ分析の項目をスポットチェックする。
- AIが生成したRコード、統計的説明、可視化、データラングリングの手順、モデリングワークフローをレビューする。
- Discordでプロジェクトの更新情報およびR固有の基準を伝える。
- Rの構文、パッケージ、統計的推論、再現性、プロット、ルーブリックの解釈に関するトレーナー/QAの質問に答える。
- 非アクティブなコントリビューターにDMを送り、アクティベーションの追跡を管理する。
- Rのドキュメント、スタイルガイド、例、トラッカー、FAQ、ハニーポット、オンボーディング資料を作成および維持する。
- R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。
- 誤解を招く統計的主張、無効な手法、再現不可能なワークフロー、ハルシネーションによるパッケージ/関数を指摘する。
- 繰り返し発生するギャップに基づいてQAプロセスを改善する。
求める人物像
- 統計学、データサイエンス、数学、計算機科学、経済学、生物学、社会科学、または関連する定量的分野の学士号または修士号。
- ガイドラインに従い明確なフィードバックを提供するための強い英語力。
- データ分析、統計、研究、アナリティクス、教育、コーディング、技術レビューのいずれかでRを使用した3年以上の経験。
- Rの構文、データフレーム、ベクトル、関数、リスト、因子、欠損データ、tidyverse、base R、統計モデリング、可視化に関する強い理解。
- 不正確な統計的仮定、無効なパッケージ使用、再現不可能なコード、データリーク、欠陥のある変換、ハルシネーションによる関数、誤解を招くチャートなどの問題を特定する能力。
- dplyr、tidyr、ggplot2、readr、stringr、purrr、data.table、Shiny、R Markdown/Quarto、caret/tidymodels、lme4、survival、Git、再現可能な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、アナリスト、レビュアー、教育者、QAのリモートチームを率い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、GitHub、PMシステムに慣れていること。
- 非常に整理整頓ができ、スタイルガイド、トラッカー、FAQ、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、コードQA、ルーブリックベースのレビューの経験があると大きなプラス。