データサイエンスと統計アノテーター

分析タスクにラベルを付け、統計的主張、方法論、解釈を検証します。

主な責任

• サンプリングと指標の定義を確認します。
• 仮定と不確実性に注釈を付けます。
• 統計概念の誤用を特定します。
• 評価ワークフローのためにデータセットを構築します。

私たちが求めるもの

• 統計学、データサイエンス、数学、経済学または関連分野のバックグラウンド。

成功の測定方法

統計的正確性、ラベリングの精度。

Jwumaでの作業の仕組み

候補者プロファイル → スキル証拠 → ドメイン評価 → キャリブレーションタスク → 資格取得 → プロジェクトマッチング → 生産 → ピアレビュー → 専門家QA → パフォーマンスフィードバックと進捗。Corpshore AIサービスの整合性 アノテーションとラベリング、RLHFと嗜好データ、モデル評価とレッドチーミング、マルチモーダルデータセットおよび専門AIデータ操作にわたり、プロジェクトの範囲に応じて適用可能。

よくある質問