この求人について
この時間給・リモートの請負契約ポジションでは、テルグ語品質保証リード（QAL）として、テルグ語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が生成したテルグ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、スペル、トーン、文化的適合性、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遵守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稼働を促します。このポジションでは、テルグ語と英語の強いスキル、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。
このポジションは、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。あなたのテルグ語品質に関するリーダーシップは、テルグ語トレーニングデータが自然で正確かつ文化的に適切であり、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、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：テルグ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最新情報を伝えます。
- 質問対応：トレーナー／QAからの質問、特にテルグ語の表現、レジスター、翻訳の忠実性、文化的文脈、アーンドラ・プラデーシュ州とテランガーナ州での用法、エッジケースに関する質問に、明確かつ迅速に回答します。
- トレーナー／QAの稼働管理：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、テルグ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／トレーニング通話を設定・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、テルグ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がテルグ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、テルグ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テルグ語能力と、強い読み書きスキル。
- プロジェクトガイドラインを理解し、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、英語力の強い習熟。
- テルグ語の執筆、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。
- テルグ語の文法、スペル慣習、句読点、トーン、レジスター、地域差、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テルグ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、QAからなる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、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。