Responsable de l'assurance qualité en physique (QAL)

Dans ce rôle de prestataire à distance payé à l'heure, vous travaillerez en tant que responsable de l'assurance qualité en physique (QAL) pour superviser la qualité, la cohérence et la performance des formateurs sur les projets d'entraînement d'IA en physique. Vous examinerez le contenu de physique généré par l'IA et le travail des formateurs/AQ, évaluerez la qualité des résultats par rapport aux directives du projet, fournirez un retour écrit précis et veillerez à ce que les contributeurs respectent les normes de qualité attendues.

Vous évaluerez le travail sous l'angle de la rigueur scientifique, du raisonnement physique, de l'exactitude des calculs, de la cohérence des unités, de l'utilisation des formules, de la clarté conceptuelle, de la compréhension expérimentale, de la mise en page, du respect des instructions et de l'adhésion aux grilles d'évaluation spécifiques au projet. Vous repérerez les problèmes de qualité récurrents, communiquerez les mises à jour aux formateurs et aux AQ, soutiendrez l'intégration, tiendrez la documentation à jour et contribuerez à réactiver les contributeurs qui ne travaillent pas de manière régulière.

Ce poste est proposé par SME Careers, une entreprise de services de données pour l'IA en forte croissance et filiale de SuperAnnotate, qui fournit des données d'entraînement pour nombre des plus grandes entreprises d'IA et laboratoires de modèles de fondation au monde. Votre leadership en matière de qualité en physique contribuera directement à améliorer les meilleurs modèles d'IA mondiaux en garantissant que les données d'entraînement en physique sont exactes, physiquement fondées, clairement expliquées, bien documentées et conformes aux attentes des clients.

Le processus de sélection comprend un entretien par IA, une tâche spécifique au domaine et un entretien avec un recruteur.

Responsabilités

• Vérifier par sondage les éléments de physique, identifier les problèmes de qualité, fournir des commentaires via messages directs et faire remonter les problèmes récurrents ou critiques.
• Examiner les explications, calculs, diagrammes, déductions, interprétations expérimentales et raisonnements étape par étape en physique générés par l'IA.
• Informer les formateurs/AQ sur Discord concernant les directives, les mises à jour de flux de travail et les attentes de qualité spécifiques à la physique.
• Répondre aux questions concernant les hypothèses physiques, les formules, les unités, les déductions, les diagrammes, les configurations expérimentales et l'interprétation des grilles d'évaluation.
• Envoyer des messages directs aux contributeurs inactifs, encourager leur réactivation, suivre les relances et signaler les problèmes de disponibilité.
• Créer et tenir à jour la documentation, les guides de style, les outils de suivi, les FAQ, les exemples, les pièges (honeypots) et le matériel d'intégration en physique.
• Animer les appels d'intégration/formation pour les contributeurs en physique.
• Signaler les affirmations en physique trompeuses, numériquement erronées, physiquement impossibles, dangereuses ou mal contextualisées.
• Identifier les lacunes de qualité récurrentes et améliorer les flux de travail d'AQ en physique.

Exigences

• Licence, Master ou doctorat en physique, physique appliquée, physique de l'ingénieur, astrophysique, mathématiques, ingénierie ou dans un domaine quantitatif/scientifique étroitement apparenté.
• Solide maîtrise de la langue anglaise pour suivre les directives, communiquer avec les équipes et fournir des retours techniques clairs.
• Plus de 3 ans d'expérience en recherche, enseignement, tutorat, travail de laboratoire, rédaction scientifique, révision académique, analyse d'ingénierie en physique ou dans des flux de travail scientifiques connexes.
• Solide compréhension de la mécanique classique, de l'électromagnétisme, des ondes, de l'optique, de la thermodynamique, de la mécanique statistique, de la mécanique quantique, de la relativité, des unités, de l'analyse dimensionnelle et de la modélisation mathématique.
• Capacité à évaluer du contenu de physique par rapport à des grilles d'évaluation et à identifier des problèmes tels que des hypothèses erronées, de mauvaises formules, des erreurs d'unités, un raisonnement défectueux, des erreurs de convention de signe, des affirmations physiquement impossibles ou des explications trompeuses.
• Une familiarité avec des outils ou des méthodes tels que Python, MATLAB, Mathematica, LaTeX, les méthodes de laboratoire, l'analyse de données, les simulations, la visualisation scientifique et les méthodes numériques est un plus.
• Une expérience dans la direction ou le soutien d'équipes distantes d'éducateurs, de réviseurs, de chercheurs, d'annotateurs, de rédacteurs scientifiques ou d'AQ est fortement souhaitée.
• À l'aise avec Discord, Google Sheets, Google Docs, les outils de suivi, les tableaux de bord et les systèmes de gestion de projets.
• Hautement organisé et capable de tenir à jour des guides de style, des FAQ, des outils de suivi, du matériel d'intégration, des pièges, des tâches de calibrage et de la documentation.
• Une expérience en entraînement d'IA, annotation de données, évaluation de LLM, AQ scientifique, révision académique ou révision basée sur des grilles d'évaluation constitue un atout majeur.
• Maîtrise native du punjabi.