직무 소개
이 시간제 원격 계약직 역할에서, 귀하는 R 품질 보증 리드(QAL)로서 R 프로그래밍 및 데이터 분석 AI 훈련 프로젝트 전반의 품질, 일관성, 트레이너 성과를 감독하게 됩니다. 귀하는 AI가 생성한 R 코드와 트레이너/QA 작업을 검토하고, 프로젝트 지침에 따라 출력 품질을 평가하며, 정확한 서면 피드백을 제공하고, 기여자가 기대 표준을 따르도록 보장합니다.
귀하는 코드 정확성, 통계적 타당성, 데이터 추론, 패키지 사용, 재현 가능성, 디버깅 정확성, 가독성, 시각화 품질, 형식, 지시 준수, 루브릭 준수에 대해 작업을 평가하게 됩니다.
이 역할은 빠르게 성장하는 AI 데이터 서비스 회사이자 SuperAnnotate의 자회사인 SME Careers 소속으로, 세계 최대 AI 기업 및 파운데이션 모델 연구소 다수를 위해 훈련 데이터를 제공합니다. 귀하의 R 품질 리더십은 R 훈련 데이터가 정확하고, 재현 가능하며, 통계적으로 건전하고, 명확히 설명되며, 고객 기대에 부합하도록 보장하는 데 기여합니다.
선발 과정은 AI 인터뷰, 도메인 특화 과제, 리크루터와의 인터뷰로 구성됩니다.
중요: 이 역할에 대한 즉시 프로젝트는 없습니다. 그러나 자격을 갖춘 경우, 관련 기회가 생기면 가장 먼저 연락드릴 전문가 중 한 명이 되실 것입니다. 또한 이를 통해 전문가 네트워크를 통해 이용 가능한 향후 프로젝트에 접근할 수 있게 됩니다.
수행할 업무
- R 프로그래밍 및 데이터 분석 항목을 표본 점검합니다.
- AI가 생성한 R 코드, 통계 설명, 시각화, 데이터 정리 단계, 모델링 워크플로를 검토합니다.
- Discord에서 프로젝트 업데이트와 R 관련 표준을 전달합니다.
- R 구문, 패키지, 통계적 추론, 재현 가능성, 플롯, 루브릭 해석에 관한 트레이너/QA 질문에 답변합니다.
- 비활성 기여자에게 DM을 보내고 활성화 추적을 관리합니다.
- R 문서, 스타일 가이드, 예시, 트래커, FAQ, 허니팟, 온보딩 자료를 작성하고 유지합니다.
- R 기여자를 위한 온보딩/교육 통화를 진행합니다.
- 오해를 유발하는 통계적 주장, 유효하지 않은 방법, 재현 불가능한 워크플로, 환각된 패키지/함수를 표시합니다.
- 반복되는 격차를 바탕으로 QA 프로세스를 개선합니다.
자격 요건
- 통계학, 데이터 과학, 수학, 컴퓨터 과학, 경제학, 생물학, 사회과학 또는 관련 정량 분야의 학사 또는 석사 학위.
- 지침을 따르고 명확한 피드백을 제공할 수 있는 강한 영어 이해력.
- 데이터 분석, 통계, 연구, 분석, 교육, 코딩 또는 기술 검토에 R을 사용한 3년 이상의 경험.
- R 구문, 데이터 프레임, 벡터, 함수, 리스트, 팩터, 결측 데이터, tidyverse, base R, 통계 모델링, 시각화에 대한 강한 이해.
- 잘못된 통계적 가정, 유효하지 않은 패키지 사용, 재현 불가능한 코드, 데이터 누수, 결함 있는 변환, 환각된 함수, 오해를 유발하는 차트와 같은 문제를 식별하는 능력.
- dplyr, tidyr, ggplot2, readr, stringr, purrr, data.table, Shiny, R Markdown/Quarto, caret/tidymodels, lme4, survival, Git, 재현 가능한 워크플로에 대한 친숙함이 선호됩니다.
- 트레이너, 분석가, 검토자, 교육자 또는 QA로 구성된 원격 팀을 이끈 경험이 강하게 선호됩니다.
- Discord, Google Sheets, Google Docs, 트래커, 대시보드, GitHub, PM 시스템에 능숙함.
- 매우 체계적이며 스타일 가이드, 트래커, FAQ, 허니팟, 캘리브레이션 과제, 온보딩 자료를 유지할 수 있음.
- AI 훈련, 데이터 주석, LLM 평가, 코드 QA 또는 루브릭 기반 검토 경험이 있으면 강한 장점입니다.