Frost & Sullivanは、ヘルスケア、マーケティングなど幅広い業界の組織にサービスを提供するグローバルなコンサルティング・市場調査会社です。同社のチームは、業界調査、市場インテリジェンス、FROST AIエンジンを含む分析、戦略アドバイザリーサービスを組み合わせ、企業、投資家、公共部門の組織による機会の評価、イノベーション戦略の策定、製品発売の計画、M&A判断の評価、 go-to-market計画の強化を支援しています。また、イベントやリーダーシップ・カウンシルを通じてビジネスリーダーを集め、業界や地域を越えて、調査成果を実践的な成長計画につなげています。
AIモデル トレーナー、ビジネステクノロジー – シンガポールハイブリッド
研究およびビジネスの専門知識を構造化された評価資産、ルール、検証済みのワークフロー改善へ変換し、Frost & SullivanのMetaBrainをトレーニング・評価します。この職務では、専門家によるレビュー、品質測定、管理された反復に加え、テクノロジー分野ではPythonによる評価とデータセット管理も行います。
仕事内容
- 承認済みの研究手法とビジネスロジックのMetaBrainにおける使用方法を指導・評価する
- 専門分野の知識を構造化された例、ルール、レビュー基準に変換する
- アドバイザーのフィードバックを管理可能で検証可能なモデル改善に変換する
- 承認された研究、分類体系、意思決定ルール、例、反例を整理する
- 出典付きの参照回答を作成し、範囲、日付、制限事項、許可された利用方法を記録する
- 事実による裏付け、数値の整合性、関連性、完全性、不確実性を対象とする評価基準を作成する
- ブラインド比較を実施し、エラー、レビュアー間の意見の相違、裁定結果を記録する
- 開発用資料と保留した評価ケースを分離して管理する
- 承認済みの設計・チューニング環境でプロンプト、検索設定、ビジネスルールを構成する
- アドバイザーの修正をバージョン管理された変更リクエストに変換する
- 更新のたびに再テストを行い、文書化されたロールバック記録を維持する
- 技術トレーナーと協力して実験設計と失敗分析を行う
- テクノロジー分野では、Pythonによる評価スクリプトを開発し、データセットのバージョンを管理し、妥当性のあるファインチューニング実験を支援する
応募要件
- 研究、コンサルティング、または知識品質に関する実質的な経験が3年以上あること。同等の実績も考慮します
- 証拠評価、ビジネスライティング、数値検証、方法論の正確さに関する能力を実証できること
- 正式な学習または認定を通じたAIまたは大規模言語モデルの基礎知識に加え、AI出力のテストまたは改善に関する実務経験があること
- ピアレビュー、アナリストのコーチング、アンケートのコーディング、分類体系の開発、品質保証、ローコード自動化、または構造化ナレッジベースの保守経験があれば望ましい
- ビジネス分野の候補者には、SQLまたはPythonの経験が役立つ
- テクノロジー分野ではPythonによる評価スクリプト作成が必須