Over de functie
Als remote, per uur betaalde R Engineer beoordeel je door AI gegenereerde antwoorden en genereer je hoogwaardige inhoud gericht op R en data-analyse, waarbij je de kwaliteit van de redenering en de stapsgewijze probleemoplossing achter elke oplossing evalueert. Je beoordeelt oplossingen op nauwkeurigheid, duidelijkheid en naleving van de prompt; identificeert fouten in statistische methodologie of data-wrangling-workflows; factcheckt analytische resultaten; schrijft verklaringen en modeloplossingen op expertniveau die een correct gebruik van R aantonen; en beoordeelt en vergelijkt meerdere AI-antwoorden op basis van correctheid en kwaliteit van de redenering. Deze contractrol is bij SME Careers, een snelgroeiend AI Data Services-bedrijf en dochteronderneming van SuperAnnotate dat AI-trainingsdata levert aan veel van 's werelds grootste AI-bedrijven en foundation model-labs, en rechtstreeks bijdraagt aan het verbeteren van 's werelds toonaangevende AI-modellen.
Belangrijk: Er is momenteel geen project voor deze rol; als je echter gekwalificeerd bent, behoor je tot de eerste experts die we benaderen wanneer zich relevante mogelijkheden voordoen. Dit geeft je ook toegang tot toekomstige projecten die beschikbaar zijn via ons expertnetwerk.
Wat je gaat doen
- AI-trainingsinhoud ontwikkelen: Gedetailleerde prompts over verschillende onderwerpen en antwoorden maken om het leren van AI te sturen, zodat de modellen een uitgebreid begrip van diverse onderwerpen weerspiegelen.
- AI-prestaties optimaliseren: AI-antwoorden evalueren en rangschikken om de nauwkeurigheid, vloeiendheid en contextuele relevantie van het model te verbeteren.
- Modelintegriteit waarborgen: AI-modellen testen op mogelijke onnauwkeurigheden of vooringenomenheid, en hun betrouwbaarheid in verschillende use cases valideren.
Wat we zoeken
- 2+ jaar praktische ervaring met het gebruik van R voor data-analyse, statistiek of data science-werk.
- Sterke vaardigheid in R-programmering, inclusief data wrangling, functionele programmeerpatronen en het schrijven van herbruikbare functies of packages.
- Solide basis in toegepaste statistiek, inclusief regressie, inferentie en modelvalidatie, met praktische ervaring in het implementeren van deze methoden in R.
- Ervaring met het opzetten van end-to-end analyses in R, inclusief datacleaning, exploratieve analyse, modellering en visualisatie.
- Bekendheid met gangbare R-ecosystemen zoals tidyverse, data.table en ggplot2, en het vermogen om geschikte tools voor een bepaalde taak te kiezen.
- Professionele ervaring in een data gerichte rol, zoals data scientist, statisticus, kwantitatief analist of vergelijkbaar.
- Minimaal een bachelor diploma in statistiek, wiskunde, computerwetenschappen of een nauw verwant kwantitatief vakgebied.
- Aanzienlijke ervaring met het gebruik van large language models (LLM's) ter ondersteuning van coderen, analyseontwerp en code review in R.
- Uitstekende Engelse schrijfvaardigheid, met het vermogen om analyses te documenteren en complexe statistische ideeën duidelijk uit te leggen aan niet-experts.
- Eerdere ervaring met AI-datatraining of modelevaluatie heeft sterk de voorkeur, en minimaal C1 Engelse taalvaardigheid is vereist.