Se busca Analista de Datos / QA Tester con experiencia en IA para puesto remoto, con pago en USD por hora. Se requiere inglés y experiencia en análisis de screenshots, interpretación de UI, QA, operaciones de producto o anotación de datos.
Por qué aplicar
Ideal para perfiles con experiencia en análisis de UI, QA o anotación de datos, con excelente dominio del inglés.
Descripción del puesto
Buscamos AI Data Reviewer con modalidad remota. El pago es entre $25 y $40 USD por hora. Hay 40 posiciones abiertas. La entrevista y el trabajo son en inglés. Ideal para perfiles con experiencia en análisis de capturas de pantalla (screenshot analysis), interpretación de UI, QA, operaciones de producto o anotación de datos. Como AI Data Reviewer, aplicarás tu experiencia para ayudar a entrenar sistemas de IA de próxima generación. Tu trabajo dará forma a cómo los modelos aprenden, razonan y se desempeñan a través de entradas de alta calidad y del mundo real. Responsabilidades: - Revisar y analizar capturas de pantalla de interfaces de software y flujos de trabajo de usuarios. - Identificar elementos de UI e interpretar el comportamiento del sistema a partir de evidencia visual. - Evaluar y anotar respuestas de IA basándose estrictamente en información visible. - Separar datos observables de suposiciones y documentar el razonamiento claramente. - Realizar anotaciones estructuradas en dashboards, herramientas CRM y aplicaciones web. - Colaborar con equipos remotos para mejorar la calidad del entrenamiento de IA. - Mantener alta precisión y atención al detalle en todas las tareas. Requisitos: - Fuerte experiencia en análisis de capturas de pantalla e interpretación de UI. - Excelente atención al detalle y pensamiento estructurado. - Fuertes habilidades de comunicación escrita en inglés. - Alta alfabetización informática en herramientas y plataformas digitales. - Capacidad para distinguir evidencia de suposiciones. - Experiencia en anotación, QA, operaciones de producto o roles técnicos. - Capacidad para trabajar de forma independiente en entornos remotos. Opcional (Nice to have): - Antecedentes en pruebas de QA o investigación UX. - Experiencia con herramientas CRM, dashboards o sistemas de administración. - Experiencia previa en colaboración remota con equipos globales. Dirigido a: Especialistas en Evaluación de Datos / Revisores de Datos / Analistas de Datos / Especialistas en Calidad de Datos / Especialistas en Anotación de Datos / Etiquetadores de Datos / Especialistas en Entrenamiento de IA / Evaluadores de Modelos de IA / Especialistas en Control de Calidad / Analistas de Aseguramiento de Calidad / Especialistas en Validación de Datos / Especialistas en Limpieza de Datos / Analistas de Información / Especialistas en Operaciones de Datos / Revisores de Contenido Digital / Especialistas en Evaluación de Contenido / Especialistas en Investigación de Datos. Áreas y habilidades: Revisión de datos / Anotación de datos / Etiquetado de datos / Evaluación de calidad de datos / Validación de datos / Limpieza de datos / Aseguramiento de calidad / Entrenamiento de modelos de inteligencia artificial / Evaluación de modelos / Detección de errores / Consistencia de datos / Precisión de datos / Atención al detalle / Documentación de hallazgos / Elaboración de reportes / Análisis básico de datos / Retroalimentación estructurada / Herramientas de anotación / Trabajo remoto / Colaboración remota.
Responsabilidades
- Review and analyze screenshots of software interfaces and user workflows
- Identify UI elements and interpret system behavior from visual evidence
- Evaluate and annotate AI responses based strictly on visible information
- Separate observable data from assumptions and document reasoning clearly
- Perform structured annotation across dashboards, CRM tools, and web apps
- Collaborate with remote teams to improve AI training quality
- Maintain high accuracy and attention to detail in all tasks
Skills requeridas
screenshot analysisUI interpretationQAproduct operationsdata annotationstructured thinkingwritten communication in Englishcomputer literacydistinguish evidence vs assumptionswork independently in remote environmentsattention to detail
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