この求人について
SME Careersについて
AIシステムが高度化するにつれ、文脈や世界をよりよく理解するために人間の知識に依存するようになっています。SME Careersでは、次世代のインテリジェントシステムがどのように学習し、推論し、行動するかを改善するため、世界有数のAIラボと提携しています。SME Careersは急成長中のAIデータサービス企業であり、SuperAnnotateの子会社として、世界のトップAI企業や基盤モデルラボの多くにAIトレーニングデータを提供しています。パラメトリックCADに関するあなたの専門知識は、世界最高水準のAIモデルの改善に直接貢献します。
職務について
AIエージェントは、画面を読み取り、Webフォームをクリックするのが得意になってきました。しかし、パラメトリックCADパッケージの前に置くと崩れてしまいます。FreeCADは容赦ないテストケースです。機能が重複する複数のワークベンチ、インターフェースでは説明されない形で失敗する拘束ソルバー、正しい次の操作が20ステップ前に何を作成したかに完全に依存するフィーチャ履歴、そしてジオメトリを不注意に参照する者を待ち受けるトポロジカルネーミング問題。設計意図は画面上ではなくモデルツリーに存在しますが、それはまさに現在のエージェントが見ることができないものです。
このリモート・時給制の契約職では、そのギャップを埋めるお手伝いをしていただきます。現実的で挑戦的なCADタスクを設計し、提供する録画ツールを使ってご自身のコンピュータ上でそのタスクを完了する様子を録画していただきます。各録画は、専門家の作業が実際にどのように行われるかの全体像、すなわち操作の順序、各ステップでのインターフェースの状態、作業前後のファイルを捉え、モデルが学習するデモンストレーションと、モデルが評価されるベンチマークの両方になります。
モデルは採点可能な作業からしか学習できないため、同様に重要な職務の一部は「正しく完了した」とは何かを定義することです。各タスクと併せて、目的と実施した手順を書き、結果をどのように検証すべきか、完成したパーツ、スケッチ、アセンブリ、図面が正しい成果とみなされるために何を満たす必要があるか、そして部分的に成功した試行が到達するであろう中間チェックポイントを指定していただきます。CADではこれは見た目以上に鋭い問題です。パーツは寸法的に正しくても依然として間違っていることがあります。スケッチが不完全拘束であったり、フィーチャの順序がパラメータ変更に耐えられなかったり、モデルが上流で何かが編集された瞬間に移行してしまう面を参照していたりするからです。寸法的に正しいことと実際に正しいことの区別を符号化することが、私たちがあなたに求める貢献です。
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の子会社として世界のトップAI企業や基盤モデルラボの多くにAIトレーニングデータを提供するSME Careersでのものです。あなたの作業は世界最高水準のAIモデルの改善に直接貢献します。
職務内容
- 実運用に即したCADタスクを作成する：エンジニアリングチームが実際に割り当てるような作業を反映したタスク概要を書き、寸法付き図面に基づいてパーツをモデリングし、スプレッドシートで駆動するパラメトリックファミリを構築し、嵌合拘束でコンポーネントをアセンブリし、断面と公差を含むTechDrawシートを作成し、製造またはエクスポート用のジオメトリを準備する。成果が客観的に検証できるよう、範囲を十分に絞り込む。
- 専門家のデモンストレーションを録画する：タスク用にご自身の環境を設定し（参照図面、ソースファイル、ワークベンチやアドオンを配置）、提供されたキャプチャツールを使って最初から最後まで実行する様子を録画し、操作、インターフェース状態、ファイル変更の完全なトレースを作成する。-
- ワークフローをステップごとに文書化する：別のエンジニアが追従して再現できる形で、実施した手順を明確で専門的な英語で記録する。
- 検証と成功基準を定義する：完成したモデルが満たすべき事項、寸法的正確さ、完全拘束されたスケッチ、堅牢なフィーチャ参照、パラメータ変更に耐えるツリー、さらに実際の進展を示す中間マイルストーンと、評価されるべきでないもっともらしい誤った経路を指定する。
- 難易度の範囲をカバーする：単一のスケッチ・パッド操作から、アプリケーションをまたぐ長い多段階ワークフロー（PDFから開いた図面、スプレッドシートから取得した寸法、スライサーに渡す出力、別ツールから往復させたメッシュまたはSTEPデータ）まで、タスクを作成する。
- 他者の作業をレビューし品質チェックする：QAに移行する場合は、提出されたトレースを、タスクの現実性、録画の完全性、ステップと操作の対応、および記載された成功基準が作成されたモデルに対して本当に成り立つかについて監査する。
- プロジェクトの品質基準に従って作業する：録画に個人情報や機密のクライアントジオメトリを含めず、承認されたアプリケーションのみを使用し、すべての作業を自身の専門知識を用いて完了する。このプロジェクトではクローズドソースのAIアシスタントの使用は契約上禁止されています。
応募資格
- 機械設計、製品開発、製造エンジニアリング、またはそれに準ずるCAD中心の職種での2–5年の実務経験（契約、スタジオ、社内、フリーランスのいずれでも可）。
- 一般的なCAD経験だけでなく、真のFreeCAD習熟度。SketcherとPart Designを流暢に扱い、PartとPart Designのアプローチの違いとそれぞれが適切な場面を理解し、最初のレンダリングで単に正しいだけでなくフィーチャツリーが堅牢なモデルを構築できること。
- 確固たるパラメトリックモデリングの基礎：完全拘束スケッチ、データム平面とローカル座標系、式とスプレッドシート駆動のパラメータ、およびトポロジカルネーミングが下流の参照に与える影響の理解。
- 実践的なトラブルシューティングの直感 — 失敗する拘束ソルバー、過拘束のスケッチ、上流の編集後に壊れたフィーチャ参照、非多様体または自己交差するジオメトリで失敗するブール演算を診断できること。 実際のワークフローに関連する少なくとも2つ以上のFreeCADワークベンチ（Assembly、TechDraw、Draft、Spreadsheet、FEM、またはCAM/Path）の実務知識。
- ファイル形式への精通：STEP、IGES、BREP、STL/メッシュ、およびソリッド表現とメッシュ表現の間を移動する際の実務的な影響。
- 当社の録画ツールをインストールして日常的に作業できるコンピュータ：Windows 11、Ubuntu（X11）、またはmacOS。バッチはオペレーティングシステムごとに割り当てられ、画面レコーダーと並行してFreeCADを快適に実行できるハードウェアが必要です。
- 作業中に画面録画されることに抵抗がなく、個人情報やクライアント機密のジオメトリをフレームに入れない規律があること。
- 英語力：最低B2、および別のエンジニアが再現できるワークフローを文書化できる明確な文章力。
- 詳細なルーブリックを一貫して適用し、多くの類似タスクにわたって再現可能な品質判断を行える能力。
- 細部への強い注意力と自主性を持ち、リモート・柔軟な時間の契約作業に適した強力な非同期の作業習慣があること。
職務内容
- AIトレーニングコンテンツを開発する：さまざまなトピックの詳細なプロンプトと応答を作成してAIの学習を導き、モデルが多様な主題を包括的に理解することを確保する。
- AIパフォーマンスを最適化する：AIの応答を評価およびランク付けし、モデルの正確性、流暢さ、文脈上の関連性を高める。
- モデルの整合性を確保する：AIモデルの潜在的な不正確さやバイアスをテストし、ユースケース全体にわたる信頼性を検証する。