सीनियर AI ट्रेनर

भूमिका के बारे में

भूमिका का शीर्षक: सीनियर AI ट्रेनर
भूमिका का प्रकार: कॉन्ट्रैक्टर, रिमोट
स्थान: उत्तरी अमेरिका और यूरोप।

micro1 एक ग्राहक-संचालित प्रोजेक्ट पर सहयोग के लिए सीनियर AI ट्रेनर जोड़ रहा है, जो विशेषज्ञ-स्तरीय मॉडल ट्रेनिंग और मूल्यांकन के ज़रिए AI सिस्टम की गुणवत्ता बढ़ाएगा। इस भूमिका में आप अपनी जनरलिस्ट विशेषज्ञता और AI प्रोडक्ट के हाथों-हाथ अनुभव से अगली पीढ़ी के AI सिस्टम को ट्रेन करने में मदद करेंगे। आपका काम उच्च गुणवत्ता वाले, वास्तविक दुनिया के इनपुट के ज़रिए तय करेगा कि मॉडल कैसे सीखते हैं, तर्क करते हैं और प्रदर्शन करते हैं।

आप क्या करेंगे

• मानकीकृत, दोहराई जा सकने वाली परिस्थितियों में AI चैट और सर्च टूल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना।
• मॉडल के जवाबों का सटीक मूल्यांकन, रैंकिंग और एनोटेशन करने के लिए विस्तृत ग्रेडिंग दिशानिर्देश लागू करना, और ऐसा संरचित फ़ीडबैक देना जो मॉडल का प्रदर्शन सुधारे।
• ऐसे प्रॉम्प्ट लिखना, परिष्कृत करना और उनका स्ट्रेस-टेस्ट करना जो मॉडल की क्षमताओं को परखें, और विविध परिदृश्यों, एज केस और यूज़र इरादों का कवरेज सुनिश्चित करना।
• मूल्यांकनों में निरंतरता और सटीकता की जाँच करना, और रेटिंग तथा अंतर्निहित रूब्रिक या दिशानिर्देशों के बीच के अंतर सुधारना।
• निष्कर्ष दर्ज करने और प्रोजेक्ट मानकों और माइलस्टोन के अनुरूप मूल्यांकन डेटासेट जमा करने के लिए AI ट्रेनिंग टूल और प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करना।
• अस्पष्टताएँ दूर करने, दिशानिर्देश परिष्कृत करने और पूरी टीम में मूल्यांकन की निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए प्रोजेक्ट ट्रेनरों और योगदानकर्ताओं के साथ सहयोग करना।
• चल रही गुणवत्ता समीक्षाओं में भाग लेना और फ़ीडबैक को शामिल करके ट्रेनिंग और एनोटेशन के कठोर मानक बनाए रखना।

आवश्यकताएँ

• AI द्वारा बनाई गई सामग्री की समीक्षा और मूल्यांकन में असाधारण बारीकी और सटीकता।

• प्रभावी सहयोग, रिपोर्टिंग और प्रगति व चुनौतियों पर समय पर अपडेट देने के लिए मज़बूत लिखित और मौखिक संवाद कौशल।

• स्वतंत्र, रिमोट प्रोजेक्ट भागीदारी के लिए सिद्ध समय प्रबंधन और स्व-संगठन क्षमता।

• विश्लेषणात्मक और समस्या-समाधान की सोच, और मूल्यांकन की चुनौतियों को सुलझाने में सक्रिय दृष्टिकोण।

• AI मॉडल ट्रेनिंग, RLHF, डेटा लेबलिंग या इसी तरह के डेटा-केंद्रित मूल्यांकन प्रोजेक्ट का सिद्ध अनुभव।

• AI प्रोडक्ट और टूल की जानकारी, जिसमें प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तथा मॉडल के व्यवहार और सीमाओं की समझ शामिल है।

• मूल्यांकन रूब्रिक लिखने, मॉडल आउटपुट की ग्रेडिंग करने, या सटीकता, उपयोगिता और सुरक्षा के लिए AI जवाबों की समीक्षा करने का अनुभव।

• AI ट्रेनिंग, मशीन लर्निंग डेटा तैयारी या LLM-केंद्रित प्रोजेक्ट की पृष्ठभूमि (दृढ़ता से पसंद की जाती है)।