天文学品質保証リード（QAL）

この時間給・リモートの業務委託契約の役割では、天文学／天体物理学の品質保証リード（QAL）として、天文学・天体物理学の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が生成した天文学／天体物理学のコンテンツやトレーナー／QAの作業をレビューし、プロジェクトのガイドラインに照らして出力品質を評価し、 preciseな文章によるフィードバックを提供し、すべてのコントリビューターが期待される品質基準に従うことを確実にします。

科学的正確性、物理的推論、数学的正しさ、用語の品質、単位の扱い、観測的文脈、明瞭さ、書式、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。この役割には、強固な天文学／天体物理学の専門知識、優れた英語コミュニケーション能力、細部への卓越した注意力、構造化されたコミュニケーション、およびリモートの専門家チーム全体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に属し、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。あなたの天文学／天体物理学の品質リーダーシップは、天文学・天体物理学のトレーニングデータが正確で、物理的に妥当で、明確に説明され、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実にすることで、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ご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

• 品質モニタリング：天文学／天体物理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。
• 科学的レビュー：AIが生成した天文学／天体物理学の説明、計算、図、観測的解釈、比較、ステップバイステップの推論を、正確性と明瞭さ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：新しい項目のガイドライン、プロジェクトの変更、ワークフローの更新、品質への期待、天文学／天体物理学固有のレビュー基準について、DiscordでトレーナーやQAに更新を伝えます。
• 質問対応：特に物理的仮定、単位、天文学的用語、観測手法、公式、ルーブリックの解釈に関して、トレーナー／QAからの質問に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：非アクティブまたは作業していない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、必要に応じて可用性の問題をフラグします。
• 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、天文学／天体物理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、天文学／天体物理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が天文学／天体物理学のレビュー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実にします。
• リスクレビュー：誤解を招く、過度に自信過剰な、物理的に不可能な、数値的に誤った、または根拠が不十分な天文学／天体物理学の主張をフラグします。
• 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、天文学／天体物理学の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

• 天文学、天体物理学、物理学、宇宙科学、惑星科学、宇宙論、または密接に関連する分野の学士、修士、または博士号。
• プロジェクトの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、明確な文章によるフィードバックを提供するための強固な英語力。
• 天文学／天体物理学の研究、教育、サイエンスコミュニケーション、学術レビュー、データ分析、天文台業務、または関連する科学的ワークフローにおける3年以上の経験。
• 天体力学、恒星進化、銀河、宇宙論、電磁放射、観測手法、分光法、惑星システム、ブラックホール、科学的不確実性に関する強い理解。
• 詳細なルーブリックに照らして天文学／天体物理学のコンテンツを評価し、誤った物理的仮定、誤った単位、欠陥のある計算、ハルシネーションによる事実、誤解を招く説明、過度に単純化された結論などの問題を特定する能力。
• Python、天文学データセット、望遠鏡／天文台データ、分光法、測光、シミュレーション、LaTeX、Jupyterノートブック、科学的可視化などのツールや手法に精通していることが望ましい。
• 研究者、教育者、レビュアー、アノテーター、サイエンスライター、QAなど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スプレッドシート、Googleドキュメント、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快適に働けること。
• 細部への注意力と整理能力が高く、スタイルガイド、FAQ、トラッカー、オンボーディング資料、キャリブレーションタスク、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、LLM評価、科学的QA、学術レビュー、またはルーブリックに基づくレビューの経験があることが大きなプラス。