Remote Economics QA Lead for AI Training

In dieser stundenbasierten, remote Contractor-Rolle arbeiten Sie als Economics Quality Assurance Lead, um die Qualität, Konsistenz und Leistung der Trainer in wirtschaftsorientierten KI-Trainingsprojekten zu überwachen. Sie überprüfen KI-generierte Wirtschaftsinhalte und die Arbeit von Trainern/QAs, bewerten die Ausgabequalität anhand der Projektleitlinien, geben präzises schriftliches Feedback und stellen sicher, dass alle Mitwirkenden die erwarteten Qualitätsstandards einhalten.

Sie bewerten die Arbeit auf wirtschaftliche Genauigkeit, Modellüberlegungen, Annahmen, Dateninterpretation, Berechnungsgenauigkeit, Grapheninterpretation, politische Nuancen, Klarheit, Formatierung, Befolgung von Anweisungen und Einhaltung projektbezogener Rubriken. Sie erkennen wiederkehrende Qualitätsprobleme, kommunizieren Updates an Trainer und QAs, unterstützen das Onboarding, pflegen Dokumentationen und helfen dabei, Mitwirkende zu aktivieren, die nicht konsistent arbeiten.

Diese Rolle erfordert starke wirtschaftliche Expertise, gute Englischkenntnisse, hervorragende Detailgenauigkeit, strukturierte Kommunikation und die Fähigkeit, Qualitätsabläufe über remote Expertenteams hinweg zu verwalten. Ihre wirtschaftliche Qualitätsführung wird direkt dazu beitragen, die besten KI-Modelle der Welt zu verbessern, indem sichergestellt wird, dass die Wirtschaftstrainingsdaten genau, analytisch fundiert, gut erklärt, annahmenbewusst und mit den Erwartungen der Kunden abgestimmt sind.

Der Auswahlprozess umfasst ein KI-Interview, eine domänenspezifische Aufgabe und ein Interview mit einem Recruiter. Wichtig: Es gibt kein sofortiges Projekt für diese Rolle; wenn Sie jedoch qualifiziert sind, werden Sie zu den ersten Experten gehören, die wir kontaktieren, wenn relevante Möglichkeiten entstehen. Dies gibt Ihnen auch Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.

Ihr Profil

• Abschluss (Bachelor, Master oder PhD) in Wirtschaftswissenschaften, angewandter Wirtschaftswissenschaft, Ökonometrie, öffentlicher Politik, Finanzen, Statistik, Mathematik oder einem eng verwandten quantitativen/sozialwissenschaftlichen Bereich.
• Starkes Verständnis der englischen Sprache, um Projektleitlinien zu befolgen, mit Teams zu kommunizieren und klares schriftliches Feedback zu geben.
• Über 3 Jahre Erfahrung in der wirtschaftlichen Forschung, Lehre, Politikberatung, wirtschaftlicher Beratung, Datenanalyse, Ökonometrie, Inhaltsüberprüfung oder verwandten analytischen Abläufen.
• Starkes Verständnis von Mikroökonomie, Makroökonomie, Marktstrukturen, Anreizen, Angebot und Nachfrage, Elastizität, Externalitäten, Geld-/Fiskalpolitik, Inflation, Arbeitslosigkeit, Handel, Wachstum und grundlegender ökonometrischer Überlegung.
• Fähigkeit, Wirtschaftsinhalte anhand detaillierter Rubriken zu bewerten und Probleme wie falsche Annahmen, fehlerhafte kausale Überlegungen, falsche Formeln, irreführende Grafiken, unbegründete politische Ansprüche, schlechte Dateninterpretation oder vereinfachte Schlussfolgerungen zu identifizieren.
• Vertrautheit mit Werkzeugen oder Methoden wie Regressionsanalyse, kausaler Inferenz, wirtschaftlicher Modellierung, Excel, R, Python, Stata, öffentlichen Datensätzen, politischen Briefen und akademischem Schreiben in der Wirtschaft ist von Vorteil.
• Erfahrung in der Leitung oder Unterstützung von Remote-Teams von Analysten, Forschern, Gutachtern, Pädagogen, Annotatoren oder QAs ist stark bevorzugt.
• Komfortabel in schnelllebigen Remote-Umgebungen mit Tools wie Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards und Projektmanagementsystemen.
• Sehr detailorientiert und organisiert, mit der Fähigkeit, Stilrichtlinien, FAQs, Tracker, Onboarding-Materialien, Kalibrierungsaufgaben und Dokumentationen zu pflegen.
• Erfahrung mit KI-Training, Datenannotation, LLM-Bewertung, wirtschaftlicher QA, akademischer Überprüfung oder rubrikbasierter Überprüfung ist ein starkes Plus.

Hauptverantwortlichkeiten

• Qualitätsüberwachung: Spot-Checks von Wirtschaftselementen, Identifizierung von Qualitätsproblemen, fortlaufendes Feedback über DMs und Eskalation wiederkehrender oder kritischer Probleme.
• Wirtschaftsüberprüfung: Bewertung von KI-generierten wirtschaftlichen Erklärungen, Berechnungen, Grafiken, politischen Analysen, Dateninterpretationen und schrittweisen Überlegungen auf Genauigkeit und Klarheit.
• Trainer- und QA-Kommunikation: Aktualisierung von Trainern und QAs auf Discord über neue Elementleitlinien, Projektänderungen, Workflow-Updates, Qualitätserwartungen und wirtschaftsspezifische Überprüfungsstandards.
• Fragenbearbeitung: Klare und zeitnahe Beantwortung von Fragen von Trainern/QAs, insbesondere zu wirtschaftlichen Modellen, Annahmen, Formeln, Grafiken, kausalen Ansprüchen, Dateninterpretation und Rubrikinterpretation.
• Aktivierungsmanagement von Trainern/QAs: DM an Mitwirkende, die inaktiv oder nicht tätig sind, Aktivierung fördern, Nachverfolgungen verfolgen und Verfügbarkeitsprobleme bei Bedarf kennzeichnen.
• Dokumentation: Erstellung und Pflege der Projektdokumentation für Wirtschaft, einschließlich Stilrichtlinien, Trackern, FAQs, Qualitätsnotizen, Beispielen, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Onboarding-Materialien.
• Onboarding und Schulung: Planung und Durchführung von Onboarding-/Schulungsgesprächen mit Trainern und QAs zur Erklärung der Projekterwartungen, Workflows, Rubriken, Qualitätsstandards und wirtschaftsspezifischen Überprüfungsanforderungen.
• Qualitätsausrichtung: Sicherstellung, dass alle Trainer und QAs die Leitlinien zur Wirtschaftsüberprüfung konsistent anwenden und Updates verstehen, während sich Projekte weiterentwickeln.
• Risikoüberprüfung: Kennzeichnung von übertriebenen, irreführenden, politisch voreingenommenen, statistisch schwachen oder annahmenfreien wirtschaftlichen Ansprüchen.
• Prozessverbesserung: Identifizierung wiederkehrender Qualitätslücken, Vorschlag von Workflow-Verbesserungen und Unterstützung beim Aufbau skalierbarer QA-Prozesse für wirtschaftliche KI-Trainingsprojekte.