天文学质量保证主管（QAL）

在这个按小时计酬的远程承包商岗位中，您将担任天文学/天体物理学质量保证主管（QAL），负责监督天文学和天体物理学AI训练项目的质量、一致性以及训练师表现。您将审核AI生成的天文学/天体物理学内容以及训练师/QA的工作，依据项目指南评估输出质量，提供精确的书面反馈，并确保所有贡献者遵循预期的质量标准。

您将评估工作的科学准确性、物理推理、数学正确性、术语质量、单位处理、观测背景、清晰度、格式、指令遵循情况以及对项目专属评分标准的遵守程度。您将发现反复出现的质量问题，向训练师和QA传达更新，支持入职培训，维护文档，并帮助激活工作不稳定的贡献者。该岗位要求具备扎实的天文学/天体物理学专业知识、较强的英语沟通能力、出色的细节关注能力、结构化沟通能力，以及在远程专家团队中管理质量工作流的能力。

该岗位隶属于SME Careers，这是一家快速增长的AI数据服务公司，也是SuperAnnotate的子公司，为全球许多最大的AI公司和基础模型实验室提供训练数据。您在天文学/天体物理学方面的质量领导工作将直接帮助改进全球顶尖的AI模型，确保天文学和天体物理学训练数据准确、物理上合理、解释清晰、文档完善，并符合客户期望。

选拔流程包括一次AI面试、一项领域特定任务以及与招聘人员的面试。

重要提示： 该岗位目前没有立即可用的项目；但是，如果您符合条件，当相关机会出现时，您将是我们首批联系的专家之一。这还将使您能够接触到通过我们的专家网络提供的未来项目。

您将做什么

• 质量监控：抽查天文学/天体物理学条目，识别质量问题，通过私信提供持续反馈，并上报反复出现或关键的问题。
• 科学审核：评估AI生成的天文学/天体物理学解释、计算、图表、观测解读、比较以及分步推理的准确性和清晰度。
• 训练师与QA沟通：在Discord上向训练师和QA通报新的条目指南、项目变更、工作流更新、质量期望以及天文学/天体物理学专属审核标准。
• 问题处理：清晰、及时地回应训练师/QA的问题，尤其是围绕物理假设、单位、天文学术语、观测方法、公式和评分标准解读的问题。
• 训练师/QA激活管理：向不活跃或未工作的贡献者发送私信，鼓励其激活，跟踪后续情况，并在需要时标记可用性问题。
• 文档：创建并维护天文学/天体物理学项目文档，包括风格指南、跟踪表、常见问题解答、质量说明、示例、蜜罐、校准任务和入职材料。
• 入职与训练：安排并主持与训练师和QA的入职/训练电话会议，说明项目期望、工作流、评分标准、质量标准以及天文学/天体物理学专属审核要求。
• 质量对齐：确保所有训练师和QA一致应用天文学/天体物理学审核指南，并了解项目演进过程中的更新。
• 风险审核：标记具有误导性、过度自信、物理上不可能、数值错误或来源不佳的天文学/天体物理学主张。
• 流程改进：识别反复出现的质量差距，提出工作流改进建议，并帮助为天文学/天体物理学AI训练项目构建可扩展的QA流程。

我们期望的人选

• 天文学、天体物理学、物理学、空间科学、行星科学、宇宙学或密切相关领域的学士、硕士或博士学位。
• 较强的英语语言能力，能够遵循项目指南、与团队沟通并提供清晰的书面反馈。
• 3年以上天文学/天体物理学研究、教学、科学传播、学术审核、数据分析、天文台工作或相关科学工作流经验。
• 深入理解天体力学、恒星演化、星系、宇宙学、电磁辐射、观测方法、光谱学、行星系统、黑洞和科学不确定性。
• 能够依据详细评分标准评估天文学/天体物理学内容，并识别诸如错误的物理假设、错误的单位、有缺陷的计算、虚构的事实、误导性解释或过度简化的结论等问题。
• 熟悉Python、天文数据集、望远镜/天文台数据、光谱学、光度测量、模拟、LaTeX、Jupyter笔记本或科学可视化等工具或方法者优先。
• 有领导或支持研究人员、教育工作者、审核人员、标注人员、科学写作者或QA远程团队的经验者强烈优先。
• 能够适应快节奏的远程环境，使用Discord、Google Sheets、Google Docs、跟踪表、仪表板和项目管理系统等工具。
• 高度注重细节且有条理，能够维护风格指南、常见问题解答、跟踪表、入职材料、校准任务和文档。
• 有AI训练、数据标注、LLM评估、科学QA、学术审核或基于评分标准的审核经验者强烈优先。