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、マラーティー語品質保証リード（QAL）として、マラーティー語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が生成したマラーティー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、的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。
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準拠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貢献者の稼働を促す支援を行います。この役割には、高いマラーティー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、および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SuperAnnotateの子会社であるSME Careersに属し、世界最大級の多くのAI企業や基盤モデル研究所にトレーニングデータを提供しています。あなたのマラーティー語品質リーダーシップは、マラーティー語トレーニングデータが自然で正確、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っていることを確保することで、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。
業務内容
- 品質モニタリング：マラーティー語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。
- 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、品質への期待について伝えます。
- 質問対応：特にマラーティー語の表現、レジスター、翻訳の忠実性、文化的背景、地域的な用法、エッジケースに関して、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の稼働管理：非アクティブまたは作業を行っていない貢献者に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、オンボーディング資料など、マラーティー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事項、ワークフロー、ルーブリック、品質基準、マラーティー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がマラーティー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、マラーティー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
- マラーティー語のネイティブまたはネイティブに近い能力と、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、英語力の強い理解。
- マラーティー語のライティング、編集、翻訳、ローカライゼーション、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のワークフローにおける3年以上の実務経験。
- マラーティー語の文法、綴りの慣習、句読点、トーン、レジスター、地域差、文化的背景に関する強い理解。
- 詳細なルーブリックに照らしてマラーティー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、ハルシネーションによる主張、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、またはQAのリモートチームをリードまたは支援した経験を強く歓迎します。
- 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、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、その他の品質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、大規模言語モデル、プロンプト／レスポンス評価、またはルーブリックベースのLLM QAの経験は大きなプラスです。