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、生命・環境科学品質保証リード（QAL）として、生物学、生態学、環境科学、ライフサイエンスのAIトレーニングプロジェクト全体にわたる品質、一貫性、トレーナーのパフォーマンスを監督します。AIが生成した生命・環境科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、的確な文書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徹底します。
作業を科学的正確性、生物学的推論、生態学的文脈、環境システム思考、用語の品質、データ解釈、安全意識、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適合という観点から評価します。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稼働促進を支援します。この役割には、生命・環境科学の強い専門性、高い英語コミュニケーション能力、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、およびリモートの科学中心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。あなたの生命・環境科学における品質リーダーシップは、科学トレーニングデータが正確で、エビデンスを意識し、環境的文脈を踏まえ、明確に説明され、クライアントの期待に沿うことを確保することで、世界最先端のAIモデルの改善に直接貢献します。
業務内容
- 品質モニタリング：生命・環境科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。
- 科学レビュー：AIが生成した生物学、生態学、環境科学、持続可能性、保全、気候、ライフサイエンスの説明について、正確性、明瞭さ、科学的厳密性を評価します。
- トレーナーおよびQAとのコミュニケーション：Discord上でトレーナーや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、生命・環境科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、特に生物学的概念、生態系、環境システム、データ解釈、持続可能性の主張、安全、ルーブリックの解釈に関する質問に、明確かつ迅速に回答します。
- トレーナー／QAの稼働管理： inactiveまたは作業していないコントリビューターにDMを送り、稼働を促し、フォローアップを追跡し、必要に応じて稼働可能性の問題を報告します。
- ドキュメント作成：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、生命・環境科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設定・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、科学的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が生命・環境科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。
- リスクレビュー：誤解を招く環境に関する主張、裏付けのない健康／生態学に関する記述、安全でない実験やフィールドに関する推奨、欠陥のあるデータ解釈、過度に自信過剰な科学的主張を報告します。
- 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、生命・環境科学のAIトレーニングプロジェクト向けにスケーラブルなQAプロセスの構築を支援します。
- パンジャブ語のネイティブレベルの流暢さ
求める人物像
- 生物学、環境科学、生態学、保全生物学、地球科学、公衆衛生、農業、海洋科学、持続可能性、ライフサイエンス、または関連分野における学士号、修士号、博士号、または同等の実務経験。
- 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、明確な文書フィードバックを提供するための高い英語能力。
- ライフサイエンス研究、環境科学、教育、フィールドワーク、実験室作業、保全、持続可能性、科学コミュニケーション、学術レビュー、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。
- 生物学、生態学、生態系、生物多様性、進化、遺伝学、生理学、環境システム、気候変動、汚染、保全、持続可能性、科学的方法に関する強い理解。
- 詳細なルーブリックに照らして生命・環境科学コンテンツを評価し、誤った生物学的主張、過度に単純化された生態学的関係、裏付けのない環境に関する主張、欠陥のある因果推論、安全でない推奨、誤解を招くデータ解釈などの問題を特定する能力。
- フィールドサンプリング、実験室手法、生態学調査、環境影響評価、GIS、統計、気候／環境データセット、文献レビュー、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、環境スペシャリスト、アノテーター、トレーナー、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、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、環境コンテンツレビュー、学術レビュー、またはルーブリックベースのレビュー経験があることは大きな強み。