Líder de Equipo de R

En este rol de contratista remoto por hora, trabajarás como Líder de Control de Calidad de R (QAL) para supervisar la calidad, la consistencia y el rendimiento de los capacitadores en proyectos de entrenamiento de IA en programación R y análisis de datos. Revisarás código R generado por IA y el trabajo de capacitadores/QA, evaluarás la calidad de los resultados según las pautas del proyecto, proporcionarás comentarios escritos precisos y garantizarás que los colaboradores sigan los estándares esperados.

Evaluarás el trabajo en cuanto a corrección de código, validez estadística, razonamiento de datos, uso de paquetes, reproducibilidad, precisión en la depuración, legibilidad, calidad de visualización, formato, seguimiento de instrucciones y adhesión a la rúbrica.

Este rol es en SME Careers, una empresa de servicios de datos de IA de rápido crecimiento y subsidiaria de SuperAnnotate, que ofrece datos de entrenamiento para muchas de las empresas de IA y laboratorios de modelos base más grandes del mundo. Tu liderazgo en calidad de R ayudará a garantizar que los datos de entrenamiento de R sean precisos, reproducibles, estadísticamente sólidos, explicados claramente y alineados con las expectativas del cliente.

El proceso de selección incluye una entrevista de IA, una tarea específica del dominio y una entrevista con un reclutador.

Importante:
No hay un proyecto inmediato para este rol; sin embargo, si calificarás, estarás entre los primeros expertos a los que contactaremos cuando surjan oportunidades relevantes. Esto también te brindará acceso a futuros proyectos disponibles a través de nuestra red de expertos.

Responsabilidades

• Verificar al azar elementos de programación R y análisis de datos.
• Revisar código R generado por IA, explicaciones estadísticas, visualizaciones, pasos de procesamiento de datos y flujos de trabajo de modelado.
• Comunicar actualizaciones del proyecto y estándares específicos de R en Discord.
• Responder preguntas de capacitadores/QA sobre sintaxis de R, paquetes, razonamiento estadístico, reproducibilidad, gráficos e interpretación de rúbricas.
• Enviar mensajes directos a colaboradores inactivos y gestionar el seguimiento de activación.
• Crear y mantener documentación de R, guías de estilo, ejemplos, rastreadores, preguntas frecuentes (FAQs), honeypots y materiales de incorporación.
• Realizar llamadas de incorporación/capacitación para colaboradores de R.
• Señalar afirmaciones estadísticas engañosas, métodos inválidos, flujos de trabajo no reproducibles o paquetes/funciones alucinados.
• Mejorar los procesos de QA basándose en deficiencias recurrentes.

Requisitos

• Título de grado o maestría en Estadística, Ciencia de Datos, Matemáticas, Informática, Economía, Biología, Ciencias Sociales o un campo cuantitativo relacionado.
• Sólida comprensión del inglés para seguir pautas y proporcionar comentarios claros.
• Más de 3 años de experiencia utilizando R para análisis de datos, estadística, investigación, analítica, enseñanza, programación o revisión técnica.
• Sólida comprensión de sintaxis de R, marcos de datos (data frames), vectores, funciones, listas, factores, datos faltantes, tidyverse, R base, modelado estadístico y visualización.
• Capacidad para identificar problemas como suposiciones estadísticas incorrectas, uso inválido de paquetes, código no reproducible, fugas de datos, transformaciones defectuosas, funciones alucinadas o gráficos engañosos.
• Se prefiere familiaridad con dplyr, tidyr, ggplot2, readr, stringr, purrr, data.table, Shiny, R Markdown/Quarto, caret/tidymodels, lme4, survival, Git y flujos de trabajo reproducibles.
• Se prefiere firmemente la experiencia liderando equipos remotos de capacitadores, analistas, revisores, educadores o especialistas en QA.
• Cómodo con Discord, Google Sheets, Google Docs, rastreadores, paneles, GitHub y sistemas de gestión de proyectos.
• Altamente organizado y capaz de mantener guías de estilo, rastreadores, preguntas frecuentes (FAQs), honeypots, tareas de calibración y materiales de incorporación.
• La experiencia con entrenamiento de IA, anotación de datos, evaluación de LLM, QA de código o revisión basada en rúbricas es una gran ventaja.