关于此职位
作为一名远程按小时计酬的 R 工程师，你将审阅 AI 生成的回答，并生成高质量的、以 R 和数据分析为重点的内容，评估每个解决方案背后的推理质量和逐步解决问题的能力。你将评估解决方案的准确性、清晰度以及对提示的遵循程度；识别统计方法或数据整理工作流中的错误；对分析结果进行事实核查；撰写专家级的解释和示范解决方案，展示 R 的正确用法；并根据正确性和推理质量对多个 AI 回答进行评分和比较。该合同制职位隶属于 SME Careers，这是一家快速发展的 AI 数据服务公司，也是 SuperAnnotate 的子公司，为众多全球最大的 AI 公司和基础模型实验室提供 AI 训练数据，直接助力改进全球顶尖的 AI 模型。
重要提示： 该职位目前没有立即启动的项目；但是，如果你符合条件，当相关机会出现时，你将成为我们首批联系的专家之一。这也将使你能够接触到通过我们的专家网络提供的未来项目。
你的工作内容
- 开发 AI 训练内容：针对各种主题创建详细的提示和回答，以引导 AI 学习，确保模型能够全面理解多样化的主题。
- 优化 AI 性能：评估并排序 AI 回答，以提升模型的准确性、流畅性和上下文相关性。
- 确保模型完整性：测试 AI 模型是否存在潜在的不准确或偏见，验证其在各种用例中的可靠性。
我们期望的人选
- 2 年以上使用 R 进行数据分析、统计或数据科学工作的实践经验。
- 精通 R 编程，包括数据整理、函数式编程模式，以及编写可复用的函数或包。
- 具备扎实的应用统计学基础，包括回归、推断和模型验证，并具有在 R 中实现这些方法的实践经验。
- 具有在 R 中构建端到端分析的经验，包括数据清洗、探索性分析、建模和可视化。
- 熟悉常见的 R 生态系统，如 tidyverse、data.table 和 ggplot2，并能够为给定任务选择合适的工具。
- 在数据相关岗位（如数据科学家、统计学家、定量分析师或类似职位）的专业经验。
- 统计学、数学、计算机科学或密切相关的定量领域的最低学士学位。
- 具有使用大型语言模型（LLM）辅助 R 中的编码、分析设计和代码审查的丰富经验。
- 出色的英语写作能力，能够记录分析过程并向非专家清晰地解释复杂的统计概念。
- 强烈优先考虑具有 AI 数据训练或模型评估经验者，并且要求最低 C1 英语水平。