この求人について
この時間給・リモートのコントラクター職では、グジャラート語品質保証リード（QAL）として、グジャラート語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が生成したグジャラート語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照らして出力品質を評価し、正確な文章によるフィードバックを提供し、すべての貢献者が期待される基準に従うよう支援します。
正確性、流暢さ、文法、綴り、トーン、文化的適切性、意味の保持、指示への準拠、フォーマット、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、高いグジャラート語および英語スキル、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、リモート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。あなたのグジャラート語品質リーダーシップは、グジャラート語トレーニングデータが自然で、正確で、文化的に適切で、十分に文書化され、クライアントの期待に沿うことを確保することで、世界を代表する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、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：グジャラート語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。
- トレーナーおよびQAとのコミュニケーション：DiscordでトレーナーやQAに、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、品質への期待について更新情報を伝えます。
- 質問対応：特にグジャラート語の表現、レジスター、翻訳の忠実性、文化的文脈、エッジケースに関するトレーナー／QAの質問に、明確かつ迅速に回答します。
- トレーナー／QA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、必要に応じて稼働状況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、品質メモ、例、ハニーポット、オンボーディング資料など、グジャラート語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、グジャラート語固有のスタイル要件を説明します。
- 品質の整合：すべてのトレーナーとQAがグジャラート語言語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。
- 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、グジャラート語言語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
- 数学の学士号または修士号
- ネイティブまたはネイティブに近いグジャラート語能力と、強い読み書きスキル。
- 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、英語で明確なフィードバックを提供するための、強い英語力。
- グジャラート語のライティング、編集、翻訳、ローカリゼーション、コンテンツQA、AIトレーニング、教育、アノテーション、または関連する言語レビューワークフローにおける3年以上の実務経験。
- グジャラート語の文法、綴りの慣習、句読点、トーン、レジスター、文化的文脈に関する強い理解。
- 詳細なルーブリックに照らしてグジャラート語コンテンツを評価し、誤訳、直訳的な表現、不自然なトーン、幻覚的な主張、曖昧さ、用語の不整合などの問題を特定する能力。
- トレーナー、アノテーター、レビュアー、エディター、QAのリモートチームを指導または支援した経験があることが強く望ましい。
- 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、ハニーポット、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、ルーブリックベースのLLM QAの経験は大きなプラス。