この求人について
この時間給・リモートの業務委託ポジションでは、Python（ジェネラリスト）品質保証リード（QAL）として、Python 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Python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、的確な書面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、実行時の動作、デバッグの正確さ、可読性、保守性、パフォーマンス、セキュリティ意識、テストカバレッジ、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特定し、トレーナーやQAに更新情報を伝え、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コントリビューターのアクティベーションを支援します。
このポジションは、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Python品質に関するリーダーシップは、Pythonトレーニングデータが正確で、実行可能で、慣用的で、明確に説明され、十分にドキュメント化され、クライアントの期待に沿っていることを保証することで、世界最高水準の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、リクルーターとの面接が含まれます。
重要： このポジション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、関連する機会が発生した際に弊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、弊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
- Pythonの項目をスポットチェックし、品質問題を特定し、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。
- AIが生成したPythonコード、デバッグ回答、アルゴリズム、バックエンドのスニペット、自動化スクリプト、テスト、説明をレビューします。
- Discordでトレーナー/QAにガイドライン、ワークフローの更新、Python固有の品質期待事項について情報を伝えます。
- Pythonの構文、実行時の動作、例外、パッケージの使用、テスト、型付け、セキュリティ、パフォーマンス、ルーブリックの解釈に関する質問に回答します。
- 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を促し、フォローアップを追跡し、可用性の問題を報告します。
- Pythonのドキュメント、スタイルガイド、トラッカー、FAQ、例、ハニーポット、オンボーディング資料を作成・維持します。
- Python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します。
- 誤解を招く、実行不可能な、安全でない、非効率な、または本番環境に対応していないPythonの推奨事項を指摘します。
- 繰り返し発生する品質ギャップを特定し、Python 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、データサイエンス、情報技術の学士号または修士号、または同等のプロフェッショナルなソフトウェアエンジニアリング経験。
- 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、明確な技術的フィードバックを提供するための高い英語力。
- Python開発、バックエンドエンジニアリング、自動化、スクリプト作成、データワークフロー、コードレビュー、QA、教育、または技術メンタリングにおける3年以上のプロフェッショナル経験。
- データ構造、関数、クラス、モジュール、例外、内包表記、イテレータ、ジェネレータ、デコレータ、コンテキストマネージャ、仮想環境、パッケージング、テストなどのPythonの基礎に対する深い理解。
- ルーブリックに照らしてPythonコンテンツを評価し、誤ったロジック、実行不可能なコード、不十分な例外処理、非効率なアルゴリズム、安全でないファイル/ネットワーク操作、ハルシネーションによるAPI、不完全な説明などの問題を特定する能力。
- pytest、unittest、typing、mypy、pip、poetry、virtualenv、FastAPI、Flask、Django、requests、asyncio、pandas、SQLAlchemy、GitHub、Docker、CI/CDに関する知識があれば尚可。
- トレーナー、エンジニア、レビュアー、アノテーター、教育者、QAのリモートチームを率いた、または支援した経験があれば強く尚可。
- Discord、Google Sheets、Google Docs、トラッカー、ダッシュボード、GitHub、プロジェクト管理システムの使用に慣れていること。
- 非常に組織的で、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、ドキュメントを維持できること。
- AIトレーニング、データアノテーション、LLM評価、コードQA、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尚可。