この求人について
この時間給・リモートの業務委託契約の役割では、パンジャブ語品質保証リード（QAL）として、パンジャブ語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が生成したパンジャブ語コンテンツやトレーナー/QAの作業をレビューし、プロジェクトのガイドラインに対する出力品質を評価し、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実にします。
正確性、流暢さ、文法、スペル、トーン、文化的適切性、意味の保持、指示の遵守、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上の問題を特定し、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、継続的に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、強力なパンジャブ語と英語のスキル、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。あなたのパンジャブ語品質リーダーシップは、パンジャブ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。
業務内容
- 品質モニタリング：パンジャブ語の項目を抜き取り検査し、品質上の問題を特定し、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でトレーナーとQAに対し、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からの質問に明確かつ迅速に回答します。特にパンジャブ語の表現、レジスター、翻訳の忠実性、文化的文脈、方言の差異、グルムキー文字/シャームキー文字の要件、エッジケースに関する質問に対応します。
- トレーナー/QAの稼働管理：非アクティブまたは作業していない貢献者にDMを送り、稼働を促し、フォローアップを追跡し、必要に応じて可用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、パンジャブ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：トレーナーおよびQAとのオンボーディング/トレーニング通話をスケジュールして実施し、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、パンジャブ語固有のスタイル/文字要件を説明します。
- 品質の整合：すべてのトレーナーとQAがパンジャブ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実にします。
- プロセス改善：繰り返し発生する品質のギャップを特定し、ワークフローの改善を提案し、パンジャブ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パンジャブ語能力と、強い読み書きスキル。
- 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、英語で明確なフィードバックを提供するための、強力な英語力。
- パンジャブ語の執筆、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。
- パンジャブ語の文法、スペルの慣習、句読点、トーン、レジスター、方言の差異、文化的文脈に関する強い理解。
- グルムキー文字および/またはシャームキー文字の要件への対応に慣れていること。候補者は、読み書きできる文字を明確に指定する必要があります。
- 詳細なルーブリックに照らしてパンジャブ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、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、動きの速いリモート環境で働くことに慣れていること。
- 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、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/レスポンスの評価、またはルーブリックベースのLLM QAの経験があることは大きなプラス。