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、アッサム語品質保証リード（QAL）として、アッサム語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が生成したアッサム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、的確な文章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。
作業の正確性、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、高いアッサム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。あなたのアッサム語品質リーダーシップは、アッサム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う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、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：アッサム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します。
- 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。特にアッサム語の表現、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、アッサム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スケジュールして実施し、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、アッサム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がアッサム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ようにします。
- 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、アッサム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。
求める人材
- アッサム語、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アッサム語能力と、高い読み書きスキル。
- 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高い英語力。
- アッサム語の執筆、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ワークフローにおける3年以上の実務経験。
- アッサム語の文法、スペル規則、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アッサム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のリモートチームをリード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、速いペースの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の経験があることは大きなプラス。