Knowledge Base (KB) Reviewer & AI Output Tester at Tongston Entrepreneurship Group – Remote

Knowledge Base (KB) Reviewer & AI Output Tester

Entreprise : Tongston Entrepreneurship Group

Lieu : Remote (Nigeria)

Type de contrat : Contract

Catégorie : Administrative/Secretarial Jobs

Tongston est une marque multi-récompensée fournissant des services d'éducation entrepreneuriale, de médias, d'entreprise et de finance pour un développement socio-économique durable. T-World est l'écosystème numérique de pensée entrepreneuriale propulsé par l'IA de Tongston, fournissant des services intégrés de médias, d'entreprise, de finance et d'éducation entrepreneuriale aux étudiants K-12, aux étudiants de l'enseignement supérieur, aux entrepreneurs, aux intrapreneurs et à leurs institutions à l'échelle mondiale pour devenir précieux, influents et rentables.

Nous recrutons pour le poste ci-dessous :

Intitulé du poste : Knowledge Base (KB) Reviewer & AI Output Tester

Lieu : Remote

Type d'emploi : Contract

Aperçu : Tongston recherche un KB Reviewer & AI Output Tester pour soutenir le workstream Éducation pour T-World et l'écosystème Tongston au sens large. Le rôle combine une revue indépendante de la base de connaissances, des contrôles de modération et des tests de sortie IA sur la base de connaissances (KB) téléchargée par les utilisateurs, les matériaux KB générés en interne et les objets KB développés préparés pour une utilisation IA ou produit. Ce rôle relève du workstream Éducation car la revue KB et les tests de sortie IA font partie du programme, de l'enseignement, de l'évaluation et de la fondation de développement VIP de T-World. Le rôle travaille en étroite collaboration avec le responsable de l'éducation, le concepteur KB interne, le concédant et développeur KB, la gouvernance IA, l'ingénierie IA, la technologie, les données, les médias/informations, l'administration et la gestion de projet, et les affaires juridiques, politiques, réglementaires, de gouvernance et de conformité (LPRGC) si nécessaire. Ce rôle est destiné à une personne capable de fonctionner avec un sens des responsabilités, un jugement prudent, une discipline de documentation solide et une responsabilité de livraison hebdomadaire dans un environnement produit rapide activé par l'IA.

Objectif du rôle : L'objectif de ce rôle est de détenir la couche indépendante de revue KB et de validation des sorties IA : examiner si les matériaux KB sont sûrs, appropriés, précis, traçables et prêts à l'emploi, et tester si les sorties IA restent ancrées dans la KB approuvée et alignées sur l'intention attendue de l'utilisateur. Le rôle aide Tongston à répondre : les éléments KB téléchargés par les utilisateurs, les pièces jointes, les URL, les objets texte et autres contenus sont-ils adaptés pour entrer ou rester dans le flux de travail KB ? Les matériaux KB générés en interne par le concepteur KB interne sont-ils complets, cohérents, correctement modérés et prêts pour une utilisation en aval ? Les objets KB développés en externe par le concédant et développeur KB sont-ils correctement documentés, traçables et adaptés à la revue/aux tests ? L'IA récupère-t-elle à partir des objets KB approuvés au lieu de deviner, halluciner ou produire des affirmations non fondées ? Où apparaissent les échecs de modération, les échecs de récupération, le désalignement prompt/entrée, les lacunes KB, les risques de biais, les contenus inappropriés ou les problèmes récurrents de qualité de sortie ? Qu'est-ce qui doit être renvoyé pour révision, escaladé à la gouvernance IA / LPRGC, transmis à l'ingénierie IA / technologie, ou renvoyé au sein de l'éducation ?

Rôles et responsabilités :

PENSER (Logique de revue, planification de la modération et conception de tests IA) : Traduire les priorités du responsable de l'éducation / responsable KB en lots de revue clairs, plans de contrôle de modération, scénarios de test IA, notes de sortie attendues et livrables hebdomadaires. Définir la portée de la revue pour le contenu KB téléchargé par les utilisateurs, les matériaux KB générés en interne, les objets KB externes, les objets texte, les objets URL, les objets pièce jointe, les bibliothèques de prompts, les instructions IA, les supports de cours/évaluation et les éléments de flux de travail associés. Appliquer de manière cohérente les critères de revue KB approuvés, d'utilisation acceptable, d'intégrité de la plateforme, de légitimité/authenticité, de plausibilité de plagiat/droits d'auteur, d'alignement du programme, de contexte utilisateur et d'escalade. Planifier des tests de sortie IA en utilisant des prompts approuvés, des entrées basées sur des listes déroulantes, des entrées en texte libre, des parcours utilisateur, des flux de fonctionnalités, des objets KB et des sorties attendues. Identifier les cas limites probables, y compris les entrées incomplètes, les requêtes ambiguës, les intentions utilisateur conflictuelles, les téléchargements inappropriés, le contexte KB manquant, les métadonnées faibles, les mauvais tags, le contenu obsolète et les réponses IA à haut risque. Distinguer les problèmes de qualité du contenu, les problèmes de modération, les problèmes de structure KB, les problèmes de source/permissions, les problèmes de gouvernance IA, les problèmes de prompt/entrée, les problèmes de récupération, les problèmes de flux produit et les problèmes de mise en œuvre technologique. Signaler tôt les cas sensibles, peu clairs, limites, restreints, biaisés, dangereux, trompeurs, non fondés, juridiquement sensibles ou politiquement sensibles au lieu de faire des hypothèses non fondées.

CRÉER (Examiner les matériaux KB, exécuter des tests IA et tenir des journaux) : Examiner tout le contenu KB téléchargé par les utilisateurs et les objets KB générés par les utilisateurs, y compris les URL, le texte, les pièces jointes, les documents, les liens, les objets liés aux médias, les objets de profil/histoire, les soumissions d'apprentissage et autres matériaux téléchargés le cas échéant. Examiner les matériaux KB générés en interne créés par le concepteur KB interne, y compris le programme, l'enseignement, l'évaluation, la logique VIP, les termes définis, les prompts IA, les instructions IA, les parcours de cours, les rubriques et les objets KB internes. Examiner les objets KB développés par le concédant et développeur KB pour la traçabilité, l'exhaustivité des métadonnées, la clarté de la source/statut, la dénomination, les tags, les relations entre objets, les notes de transfert et la préparation à l'utilisation IA/produit. Effectuer des contrôles de modération pour l'utilisation acceptable, l'intégrité de la plateforme, la légitimité/authenticité, les affirmations suspectes ou trompeuses, le contenu inapproprié, les indicateurs de spam/manipulation, les affirmations non fondées, les préoccupations de biais/équité et les déclencheurs d'escalade. Vérifier l'exactitude, la pertinence, la clarté, l'exhaustivité, l'alignement du programme, l'utilité pédagogique, la pertinence du contexte utilisateur, l'alignement de la logique d'évaluation/VIP, la cohérence des termes définis et la préparation à l'IA. Enregistrer clairement les décisions de revue comme approuvé, approuvé avec conditions, renvoyer pour révision, escalader, bloquer, restreindre, surveiller, déprécier, retester ou non prêt, en utilisant le tracker ou le classeur approuvé. Exécuter des tests de sortie IA structurés sur des prompts approuvés, des champs d'entrée, des sélections de listes déroulantes, des requêtes en texte libre, des scénarios de récupération KB et des flux de fonctionnalités T-World assignés. Évaluer les sorties IA pour l'exactitude, la pertinence, l'exhaustivité, la clarté, la cohérence, l'alignement de l'intention utilisateur, l'ancrage KB, la conformité de modération et la pertinence pour le parcours utilisateur prévu. Identifier et documenter les hallucinations, les affirmations non fondées, les échecs de récupération, les lacunes KB, le désalignement prompt/entrée, les mauvaises recommandations, les réponses incohérentes, les surpromesses, le comportement de repli faible et les problèmes récurrents de qualité de sortie. Soutenir les nouveaux tests après les mises à jour des entrées KB, des prompts, des métadonnées, des tags, des structures de champs, de la logique IA, des règles de modération ou des flux produit. Tenir des journaux de revue KB propres, des journaux de test IA, des journaux de problèmes, des enregistrements d'escalade, des notes de nouveaux tests, des résumés de modèles et des notes de transfert.

VENDRE (Transfert, escalade, retour de modèles et amélioration) : Produire des mises à jour hebdomadaires claires ou basées sur les livrables montrant les éléments examinés, les tests IA terminés, les approbations, les blocages, les révisions, les escalades, les problèmes récurrents, les risques et les prochaines actions. Fournir des retours clairs au concepteur KB interne, au concédant et développeur KB, au responsable de l'éducation, à la gouvernance IA, à l'ingénierie IA, à la technologie, aux données et aux autres équipes concernées. Escalader les problèmes de modération peu clairs, limites, récurrents, sensibles ou à haut risque au bon propriétaire plutôt que de normaliser un comportement faible ou dangereux. Signaler les problèmes récurrents de sortie IA à la gouvernance IA et à l'ingénierie IA, y compris les modèles d'hallucination, les modèles de contenu rejeté, les résultats biaisés, les recommandations incorrectes, la récupération faible, le mauvais alignement de l'intention utilisateur ou les faux positifs/négatifs de modération. Recommander des améliorations pratiques aux modèles KB, aux règles de métadonnées, au tagging, aux prompts, aux champs d'entrée, aux règles de sortie attendues, aux listes de contrôle de revue, aux catégories de modération et aux scénarios de test IA. Soutenir la revue périodique, le nettoyage, le remplacement, la dépréciation ou le nouveau test des objets KB lorsque le contenu devient obsolète, remplacé, non approuvé, dangereux, peu performant ou n'est plus adapté à l'objectif. Superviser ou coordonner les bénévoles de revue KB et les bénévoles de test de sortie IA le cas échéant, y compris l'allocation des tâches, les vérifications de sortie, les notes de retour et la discipline d'escalade. Garder tous les fichiers, journaux de revue, enregistrements de test, preuves, captures d'écran, notes de problèmes, notes de transfert et sorties bien nommés, versionnés, autorisés et faciles à récupérer pour une utilisation future de l'équipe. Effectuer des tâches supplémentaires si nécessaire qui sont accessoires à ce qui précède.

Résultats attendus : Journaux de revue KB couvrant les éléments téléchargés par les utilisateurs, générés en interne et développés. Enregistrements de contrôle de modération, y compris les notes d'utilisation acceptable, d'intégrité de la plateforme et de légitimité/authenticité. Décisions de revue, notes de révision, notes d'escalade et mises à jour de statut d'approbation/rejet. Journaux de test IA avec l'entrée utilisée, la sortie attendue, la réponse IA réelle, le problème observé, la gravité, la cause suspectée, le propriétaire et la prochaine action. Journaux d'hallucination, d'échec de récupération, de désalignement prompt/entrée, de lacune KB et d'échec de modération. Notes de validation de nouveau test après les mises à jour KB, de prompt, de métadonnées, de structure de champ, de logique IA ou de modération. Résumés de modèles et mises à jour de livraison hebdomadaires. Notes de transfert à la conception KB interne, au concédant et développeur KB, à la gouvernance IA, à l'ingénierie IA, à la technologie, aux données, au LPRGC ou à d'autres équipes concernées. Recommandations pour améliorer la qualité KB, les règles de modération, la logique de prompt, le tagging, les métadonnées, les entrées utilisateur et le comportement de sortie IA.

Connaissances, compétences et exigences d'attitude :

Niveau d'expérience : Idéal pour un candidat en début de carrière (12-24 mois) avec une expérience de stage, de bénévolat, de conseil, de projet ou professionnelle pertinente dans la modération de contenu, la revue de recherche, l'assurance qualité, l'évaluation, les tests de sortie IA, la revue de contenu éducatif ou les opérations produit.

Connaissances : Un baccalauréat, un diplôme, un HND/ND, un certificat de troisième cycle ou équivalent dans l'un des domaines suivants : Éducation, Droit, Sciences sociales, Recherche, Données, Gestion de l'information, Gestion des connaissances, Informatique, Produit, Communications, Politique technologique ou domaines connexes est préféré, mais pas requis. Une connaissance pratique de la modération de contenu, de l'utilisation acceptable, de l'intégrité de la plateforme, de la légitimité/authenticité, des indicateurs de désinformation/contenu trompeur, de la plausibilité de plagiat/droits d'auteur, du biais/équité, de la sécurité des utilisateurs, de la confidentialité et de la logique d'escalade est utile. Comprendre comment la qualité KB affecte la recherche activée par l'IA, les conseils aux utilisateurs, les flux de travail de contenu téléchargé par les utilisateurs, la modération et les recommandations pour le programme, l'évaluation ou d'autres formes de contenu. Une sensibilisation aux risques de sortie IA tels que l'hallucination, les affirmations non fondées, la mauvaise récupération, le désalignement prompt/entrée, le comportement de repli faible, les surpromesses, les recommandations inappropriées et les réponses incohérentes est utile mais pas requise. Une sensibilisation à l'intégrité de l'évaluation, à l'équité, à la confidentialité, aux principes anti-triche et à la notation impartiale est utile mais pas requise. Comprendre les piliers de Tongston : éducation, entreprise, médias, finance ; T-World et le modèle de pensée entrepreneuriale est un avantage. Nous vous encourageons à prendre le temps de consulter notre site Web et les plateformes tierces pour plus d'informations.

Compétences techniques : Requises : Solides compétences en lecture, revue, écriture, édition et documentation de problèmes. Capacité à suivre et appliquer des cadres de revue structurés, des règles de modération, des scripts de test IA, des listes de contrôle, des registres, des trackers ou des flux de travail d'escalade fournis. Capacité à utiliser efficacement Google Workspace / Microsoft Office. Solides compétences en tableur et en gestion de tracker dans Excel ou Google Sheets, telles que la saisie de données propre, les filtres, le suivi de statut, la documentation des journaux de problèmes et l'émission de notes de transfert. Utile mais pas requis : Capacité à comparer les sorties IA attendues et réelles et à identifier les hallucinations, les affirmations non fondées, le contexte KB manquant, la récupération faible, le comportement incohérent ou le mauvais alignement de l'intention utilisateur. Capacité à examiner les objets KB pour l'exhaustivité des métadonnées, les tags, la dénomination, la clarté de la source/statut, le contrôle de version, etc. Capacité à utiliser les outils IA approuvés de manière responsable pour le soutien à la revue, la comparaison, la conception de tests, la catégorisation des problèmes, la rédaction et le contrôle qualité tout en préservant le jugement humain, la confidentialité et la traçabilité.

Compétences générales et attitude : Solides compétences analytiques, de résolution de problèmes et de détection de problèmes. Grande attention aux détails et fort sens des responsabilités. Communication écrite claire et notes d'escalade concises. Capacité à prioriser, exécuter et livrer avec rapidité, précision et attention aux détails dans un environnement distant. À l'aise pour contester respectueusement le contenu faible, les téléchargements dangereux, les résultats de modération peu clairs, les mauvaises sorties, les métadonnées incomplètes et les hypothèses non fondées. Curieux, proactif, discret et engagé dans l'apprentissage continu. À l'aise pour travailler dans une équipe interfonctionnelle rapide avec des livrables hebdomadaires. Fort alignement avec la mission, les valeurs et la culture de Tongston.

Avantages : Honoraires professionnels mensuels de NGN125,000. Un forfait mensuel de soutien à la productivité à distance. Un ordinateur portable fourni par l'entreprise et l'accès aux plateformes, logiciels, outils sous licence et autres ressources approuvés financés par Tongston nécessaires pour effectuer le rôle efficacement, sous réserve d'approbation et de disponibilité. Possibilité d'emploi à temps plein pour obtenir des avantages supplémentaires, y compris la pension, l'HMO, les catégories de congés légaux des employés, les droits basés sur la promotion et les avantages sociaux du personnel, sous réserve de performance, d'adéquation, de disponibilité du poste et des besoins organisationnels. Exposition à la revue KB, aux contrôles de modération, à la revue de contenu téléchargé par les utilisateurs, à la validation KB interne, aux tests de sortie IA, à la détection d'hallucination/échec de récupération, à l'alignement prompt/entrée, à la discipline des métadonnées, aux flux de travail produit activés par l'IA et à la livraison produit interfonctionnelle à travers les piliers de Tongston. Exécution et soutien en équipe, y compris une structure globale de gestion de projet, un rapport à un responsable hiérarchique et une collaboration dans un flux de travail d'équipe basé sur des sprints avec des livrables hebdomadaires définis. Un parcours d'apprentissage et de croissance structuré soutenu par des revues de performance, de développement et de croissance deux fois par an (janvier et juillet). Si vous rejoignez après un cycle de revue, votre première revue aura lieu lors de la prochaine fenêtre de revue. La revue vous aide à documenter et communiquer comment vous avez grandi, développé et démontré être précieux, influent et rentable. Budget d'apprentissage et de développement : NGN100,000 pour soutenir la montée en compétences continue, l'apprentissage spécifique au rôle et le développement professionnel plus large. Jusqu'à 10 jours ouvrables de congé payé approuvé loin de la livraison active chaque année. Éligible au prix annuel de haute performance du personnel de Tongston qui comprend des prix en espèces et des certificats que vous pouvez inclure dans votre profil pour de futurs emplois. Visibilité professionnelle : répertorié sur le site Web de Tongston. Accès premium gratuit à T-World, la plateforme numérique intégrée de Tongston. En savoir plus sur [Click the Apply button below to apply, and Create my CV to build a CV tailored to this offer, professionally] Éligibilité à une prime/allocation discrétionnaire basée sur la performance. Participation aux sessions de l'Académie Tongston, programmées périodiquement, qui peuvent inclure la marque personnelle, les finances personnelles et l'investissement, les ventes, la communication et le réseautage, le développement commercial et la stratégie, la gestion de projet, la sensibilisation à la cybersécurité et les outils d'automatisation numérique.

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