この求人について
この時間単位・リモートのコントラクター職では、オディア語（オリヤー語）品質保証リード（QAL）として、オディア語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生成のオディア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基準に従うことを支援します。
作業の正確性、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。この役割には、オディア語と英語の強いスキル、細部への卓越した注意力、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ありSuperAnnotateの子会社であるSME Careersに所属し、世界最大級の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。あなたのオディア語品質リーダーシップは、オディア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：オディア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、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：トレーナー／QAの質問に明確かつ迅速に回答します。特にオディア語の表現、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を含むオディア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日程調整して実施し、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、オディア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がオディア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ギャップを特定し、ワークフローの改善を提案し、オディア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
- オディア語、言語学、翻訳、コミュニケーション、ジャーナリズム、英語、教育、品質保証、または関連する領域／関連分野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オディア語能力と、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。
- オディア語のライティング、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。
- オディア語の文法、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深い理解。
- 詳細なルーブリックに照らしてオディア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、編集者、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と強く望ましい。
- 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、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、またはルーブリックベースのLLM QAの経験があると強く望ましい。