生体医工学品質保証リード（QAL）

この時間給のリモート契約ポジションでは、生体医工学品質保証リード（QAL）として、生体医工学のAIトレーニングプロジェクト全体にわたり品質、一貫性、トレーナーのパフォーマンスを監督します。AIが生成した生体医工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、正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。

作業を技術的正確性、生体医工学的推論、計算の正確さ、標準への認識、規制への認識、単位の一貫性、安全への配慮、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遵守について評価します。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アクティベーションを支援します。この役割には、強力な生体医工学の専門知識、強力な英語コミュニケーションスキル、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に属し、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。あなたの生体医工学の品質リーダーシップは、生体医工学の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、十分に文書化され、安全に配慮し、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、世界最高峰の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。

業務内容

• 品質モニタリング：生体医工学の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。
• 技術レビュー：AIが生成した生体医工学の説明、医療機器の推論、生体力学の計算、生体材料の議論、生体計測のワークフロー、生体信号の説明、図/記述、問題解決のステップを、正確性と明瞭さについて評価します。
• トレーナーおよびQAとのコミュニケーション：DiscordでトレーナーとQAに対し、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、生体医工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：トレーナー/QAからの質問に対し、特に工学的仮定、単位、公式、生物学的文脈、機器の安全性、規制上の考慮事項、標準への参照、ルーブリックの解釈に関して、明確かつ迅速に回答します。
• トレーナー/QAのアクティベーション管理： inactiveまたは作業していない貢献者に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、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、品質メモ、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、生体医工学プロジェクトのドキュメントを作成および維持します。
• 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スケジュールして実施し、プロジェクトの期待、ワークフロー、ルーブリック、品質基準、生体医工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が生体医工学の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：安全でない、誤解を招く、または過度に自信過剰な生体医工学の推奨事項、特に医療機器、患者安全、臨床ワークフロー、生物学的システム、診断、画像診断、リハビリテーションツール、または規制上の主張が影響を受ける可能性がある場合にフラグを立てます。
• 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、生体医工学の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

• 生体医工学、生物工学、医工学、生体力学工学、生体医工学に重点を置いた電気工学、生体医工学に重点を置いた機械工学、または密接に関連する分野の学士号または修士号。
• 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、英語で明確な技術フィードバックを提供するための強力な英語力。
• 生体医工学、医療機器、生体力学、生体材料、生体計測、臨床工学、研究開発、規制文書、技術レビュー、工学教育、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。
• 生体力学、生体材料、医療機器、生体計測、生体信号、画像システム、生理システム、組織工学、リハビリテーション工学、生体医工学データ解析など、生体医工学の主要トピックに関する深い理解。
• 詳細なルーブリックに照らして生体医工学コンテンツを評価し、誤った仮定、欠陥のある計算、単位の欠落、安全でない推奨、弱い生物学的/臨床的推論、ハルシネーションされた標準、規制上の過剰主張、不完全な説明などの問題を特定する能力。
• MATLAB、Python、LabVIEW、SolidWorks、CAD/CAEツール、信号処理ワークフロー、医療機器ドキュメント、ISO/FDA関連ドキュメント、臨床工学ワークフロー、生体医工学データ解析ツールなど、一般的な生体医工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、エンジニア、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、変化の速いリモート環境で快適に働けること。
• 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、技術コンテンツQA、生体医工学コンテンツ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。