地質学品質保証リード（QAL）

この時間給・リモートのコントラクター職では、地球科学／地質学品質保証リード（QAL）として、地質学および地球科学のAIトレーニングプロジェクト全体にわたり、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が生成した地球科学／地質学の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品質基準に従うことを確保します。

科学的正確性、地質学的推論、用語の品質、空間的・時間的文脈、単位の扱い、データ解釈、明瞭さ、フォーマット、指示への準拠、プロジェクト固有のルーブリックへの適合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します。この役割には、強固な地球科学／地質学の専門知識、高い英語コミュニケーション能力、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、およびリモートの専門家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、急成長する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、世界有数の大手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。あなたの地球科学／地質学における品質面のリーダーシップは、地質学および地球科学のトレーニングデータが正確で、文脈が適切で、明確に説明され、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、世界最高水準の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、領域固有のタスク、およびリクルーターとの面接で構成されます。

重要： この役割には現時点で具体的なプロジェクトはありません。ただし、資格を満たす場合、関連する機会が生じた際に当社が最初に連絡する専門家の一人となります。これにより、当社の専門家ネットワークを通じて利用可能な将来のプロジェクトにもアクセスできるようになります。

業務内容

• 品質モニタリング：地質学／地球科学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。
• 科学的レビュー：AIが生成した地質学的説明、地球科学の要約、地質プロセスの記述、地図／データの解釈、気候や災害に関する説明、および段階的な推論を、正確性と明瞭さの観点から評価します。
• トレーナーおよびQAとのコミュニケーション：Discord上でトレーナーおよび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、地質学／地球科学固有のレビュー基準について更新情報を伝えます。
• 質問対応：特に地質年代、岩石／鉱物の同定、地球システム、自然災害、空間的推論、環境解釈、ルーブリックの解釈に関して、トレーナー／QAから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、キャリブレーションタスク、オンボーディング資料など、地質学／地球科学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、地質学／地球科学固有のレビュー要件を説明します。
• 品質の整合：すべてのトレーナーおよびQAが地質学／地球科学のレビューガイドラインを一貫して適用し、プロジェクトの進展に応じた更新を理解することを確保します。
• リスクレビュー：誤解を招く、過度に自信過剰な、地質学的に不可能な、環境的に裏付けのない、または文脈が不十分な地球科学の主張を報告します。
• 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、地球科学／地質学のAIトレーニング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

• 地質学、地球科学、ジオサイエンス、環境科学、地球物理学、地球化学、水文学、古生物学、海洋学、または密接に関連する分野の学士号、修士号、または博士号。
• 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、明確な書面フィードバックを提供するための高い英語力。
• 地質学／地球科学の研究、教育、フィールドワーク、環境コンサルティング、地理空間分析、学術レビュー、サイエンスコミュニケーション、または関連するワークフローにおける3年以上の経験。
• プレートテクトニクス、岩石循環、鉱物学、層序学、地質年代、構造地質学、地形学、自然災害、気候システム、水文学、地球システムプロセスに関する深い理解。
• 詳細なルーブリックに照らして地球科学／地質学のコンテンツを評価し、不正確な地質プロセス、誤った時間スケール、誤解を招く因果関係の主張、欠陥のある地図／データ解釈、裏付けのない環境上の主張、過度に単純化された説明などの問題を特定する能力。
• GIS、リモートセンシング、地質マッピング、フィールド手法、コア／ログ解釈、地球化学データ、気候データセット、Python／R、科学的可視化などのツールや手法に精通していることが望ましい。
• 研究者、教育者、レビュアー、環境スペシャリスト、アノテーター、QAなどのリモートチームを率いた、または支援した経験が強く望ましい。
• 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、変化の速いリモート環境で働くことに慣れていること。
• 細部への注意力と整理整頓に優れ、スタイルガイド、FAQ、トラッカー、オンボーディング資料、キャリブレーションタスク、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、LLM評価、科学的QA、学術レビュー、またはルーブリックに基づくレビューの経験があれば大きな加点対象。