土木工学品質保証リード（QAL）

この時間給・リモート契約の役割では、土木工学品質保証リード（QAL）として、土木工学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が生成した土木工学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、正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。

技術的正確性、工学的推論、計算の正確さ、基準への認識、単位の一貫性、安全上の考慮事項、明瞭性、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問題を見つけ、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、強力な土木工学の専門知識、強力な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、およびリモートの技術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。あなたの土木工学の品質リーダーシップは、エンジニアリングトレーニングデータが正確で、論理的に妥当で、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っている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、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：土木工学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。
• 技術レビュー：AIが生成したエンジニアリングの説明、構造計算、地盤工学的推論、施工ガイダンス、インフラに関する推奨事項、図/説明、問題解決ワークフローを正確性と明瞭性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、土木工学固有のレビュー基準について更新を伝えます。
• 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。特に工学的な前提、単位、公式、荷重、安全率、設計上の制約、基準の参照、ルーブリックの解釈に関して対応します。
• 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否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、土木工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：トレーナーやQAとのオンボーディング/トレーニング通話を schedule 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、土木工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とQAがエンジニアリング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。
• リスクと安全のレビュー：安全でない、誤解を招く、または過度に自信過剰なエンジニアリングの推奨事項を報告します。特に構造物、インフラ、施工安全、基礎、交通システム、排水、または公共の安全に影響が及ぶ可能性がある場合に留意します。
• 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、土木工学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

• 土木工学、構造工学、地盤工学、交通工学、環境工学、建設工学、または密接に関連する工学分野の学士号または修士号。
• 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、英語で明確な技術フィードバックを提供するための、強力な英語力。
• 土木工学、構造設計、地盤工学、交通計画、建設管理、インフラ設計、水資源、環境工学、技術レビュー、工学教育、または関連するワークフローにおける3年以上の実務経験。
• 静力学、構造解析、鉄筋コンクリート、鋼構造設計、土質力学、基礎、水理学、水文学、交通システム、測量、建設材料、工学図面の解釈など、土木工学の主要トピックに関する強い理解。
• 詳細なルーブリックに照らしてエンジニアリングコンテンツを評価し、誤った前提、欠陥のある計算、単位の欠落、安全でない推奨事項、コード/基準のハルシネーション、不完全な説明、非現実的な設計ガイダンスなどの問題を特定する能力。
• AutoCAD、Civil 3D、Revit、ETABS、SAP2000、STAAD.Pro、SAFE、HEC-RAS、HEC-HMS、ArcGIS/QGIS、Bluebeam、Excel、MATLAB、Pythonなどの一般的な土木工学ツールやワークフローに精通していることが望ましい。
• トレーナー、アノテーター、レビュアー、エンジニア、テクニカルライター、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。
• 細部への注意力と組織力が高く、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、キャリブレーションタスク、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、技術コンテンツQA、またはルーブリックに基づくLLM評価の経験は大きなプラス。