AIデータ品質アナリストの役割で期待できること：

データ分析

品質監査

• アノテーション済みデータセットに対して品質監査を実施し、定められたガイドラインおよび品質基準を満たしているかを確認します。

統計レポーティング

• F1スコアやアノテーター間合意度などの統計的品質指標を活用してデータ品質を評価します。

根本原因分析

• アノテーションエラー、傾向、プロジェクトプロセス、ドキュメントを分析し、エラーの根本原因を特定・理解した上で、改善策を提案します。

エッジケース管理

• エッジケースのアノテーションを解決・分析し、品質を確保するとともに改善点を特定します。

ツール活用

• アノテーションおよび品質管理ツールの使用に習熟し、レビューを行い品質指標を追跡します。

ガイドライン

• プロジェクト固有のガイドラインに精通し、必要に応じて明確化や改善に向けたフィードバックを提供します。

継続的改善

自動化

• 自動化の機会を見つけ、分析を強化し、より深いインサイトを提供し、効率を向上させます。

ドキュメンテーション

• 品質基準、アノテーションガイドライン、品質管理手順に関する最新のドキュメントを作成・維持します。

フィードバック

• アノテーションパイプライン全体の改善点を特定する定期的なフィードバックを提供します。

協働とコミュニケーション

• 部門横断的なチームワーク
• 主要なプロジェクト関係者やクライアントと密に連携し、プロジェクト要件を理解してアノテーションパイプラインを改善します。
• トレーニング
• アノテーターの教育を支援し、データ品質を確保するためにガイダンス、フィードバック、サポートを提供します。
• レポーティング
• データ品質指標、主要な知見、および継続的なプロセス改善に向けた実行可能なインサイトを強調した定期的な報告を行います。

必須資格

• データ品質および／またはデータアノテーションに携わったデータアナリストとしての1年以上の経験（理想的にはAI/ML領域での経験）。
• AI/MLパイプラインとデータの基本概念に関する知識。
• 優れた分析力および問題解決力を有し、細部にまで気を配る能力。
• 質の問題を明確に伝え、多様なチームと協働できる優れた文章力および口頭でのコミュニケーション能力。
• 独立して業務を遂行し、期限を守るために効果的に時間を管理する能力。
• 批判的思考を持ち、イノベーションと継続的な最適化を推進する高い問題解決能力。
• 変化の速い環境でも独立して業務を行える迅速な学習能力。
• 戦略的な優先事項を踏まえつつ、細部に注力する姿勢。
• ポジティブな姿勢と、新しい環境への柔軟な適応能力。
• 意見を躊躇なく発言できること。

歓迎する資格・スキル

• Labelbox、Dataloop、LabelStudioなどのデータアノテーションツールに関する知識。
• 画像、動画、テキスト、音声などのマルチモーダルなAI/MLデータセットを扱った経験。
• アジャイルまたは変化の速いテック環境でAI/MLパイプラインに携わった経験。
• Pythonなどのプログラミング言語に関する知識。
• AI/MLモデルのデータ品質に関する概念・原則と、それがモデル性能に与える影響に関する知識。
• AI/MLデータ品質で用いられる一般的な品質指標および統計手法に関する実務的理解。
• AI/MLの概念に関する知識およびAI/MLモデル向けデータを扱った経験。
• プロンプトエンジニアリングの経験および日常業務でLLMを活用した経験。

学歴・資格

• コンピュータサイエンス、データサイエンスなどの技術系分野の学士号、または同等の実務経験。

この役割の魅力：

• リモート優先の柔軟性：最も生産性の高い場所で働けます！
• 常に新しい挑戦：AI安全性の最前線で、初めて取り組む課題に携われます。
• 可視化される成果：あなたのアーキテクチャが世界有数のAIチームのリスク軽減に直接貢献します。
• 成長の機会：ソリューション機能をゼロから構築し、収益増加に伴いリーダーシップを発揮できます。
• ミッション志向のチーム：安全なAIを目指す営業、研究者、エンジニアと共に働けます。

勤務地 / 勤務時間 / 出張：

• フィリピン国内のいずれかのオフィス（サイトタグ付け可）
• 在宅勤務が基本、必要に応じてオフィスを利用。
• フィリピン時間の朝シフトまたは午前中シフト（業務要件により変更の可能性あり）。