AI Data Quality Analyst (Human-in-the-Loop)

Estamos buscando un AI Data Quality Analyst (Human-in-the-Loop) para apoyar a un cliente estratégico en el sector de seguros de propiedad comercial. El rol implica revisar y corregir datos extraídos por IA de documentos complejos de seguros.

Descripción del puesto

AI Data Quality Analyst (Human-in-the-Loop) About the Role Estamos buscando un AI Data Quality Analyst (Human-in-the-Loop) para apoyar a un cliente estratégico en el espacio de seguros de propiedades comerciales. Este rol se sitúa en la intersección de calidad de datos, control de calidad y pensamiento de producto. Serás el "humano en el bucle" para una canalización de procesamiento de documentos impulsada por IA: revisando lo que la IA extrae de presentaciones de seguros complejas (por ejemplo, declaraciones de valores, historial de pérdidas, hojas de cálculo, PDFs), corrigiendo errores y asegurando que las herramientas posteriores reciban datos limpios y confiables. Además del trabajo diario de validación y corrección, "zoom out" para identificar problemas recurrentes, detectar patrones y traducirlos en requisitos claros y informes de errores para el equipo de ingeniería. Este no es un rol de gerente de producto ni una posición puramente estratégica. Es un trabajo muy práctico y detallado que es fundamental para mejorar nuestros sistemas de IA y, en última instancia, el flujo de trabajo de suscripción del cliente. Qué harás - Revisar datos extraídos por IA de presentaciones de seguros (declaraciones de valores, historial de pérdidas, documentos de respaldo) para garantizar precisión, integridad y consistencia. - Comparar campos extraídos con documentos fuente, identificar discrepancias y corregir datos directamente en los sistemas o plantillas correspondientes. - Actuar como una puerta de calidad para la canalización de IA, asegurando que la salida cumpla con las expectativas comerciales y de suscripción acordadas antes de que se mueva aguas abajo. - Registrar problemas, defectos y casos extremos con pasos de reproducción claros, ejemplos e impacto, utilizando herramientas como Jira o similares. - Identificar patrones y causas raíz detrás de errores de extracción (por ejemplo, problemas recurrentes con formatos específicos, tipos de documentos o campos). - Traducir patrones observados en requisitos bien estructurados, historias de usuario e informes de errores que los equipos de ingeniería y datos puedan implementar. - Colaborar estrechamente con arquitectos, ingenieros de datos y otros analistas para refinar reglas de extracción, plantillas y flujos de trabajo. - Utilizar LLMs y asistentes de IA como herramientas (por ejemplo, para resumir, verificar, generar hipótesis), mientras se ejerce un buen juicio sobre qué confiar y qué verificar. - Ayudar a mejorar continuamente la documentación, listas de verificación y pautas para revisar presentaciones y extracciones. - Con el tiempo, contribuir a definir métricas y paneles de control para la calidad de los datos y el rendimiento del modelo (por ejemplo, precisión por campo, tasas de error por tipo de documento). - Trabajar principalmente en zonas horarias de Europa del Este con suficiente superposición para colaborar con partes interesadas basadas en EE. UU. Qué estamos buscando Experiencia y habilidades requeridas - 3+ años de experiencia en un rol intensivo en datos como analista de datos, analista de negocios, analista de control de calidad, analista de operaciones o similar. - Fuerte atención al detalle y experiencia comprobada en la revisión sistemática y repetitiva de datos sin pérdida de calidad. - Excelentes habilidades analíticas: capacidad para rastrear problemas desde síntomas (números incorrectos, campos faltantes) hasta causas raíz probables (patrones de documentos, lógica de análisis, reglas comerciales). - Capacidad demostrada para escribir tickets/ requisitos claros y estructurados para equipos de ingeniería (por ejemplo, informes de errores, historias de usuario, criterios de aceptación). - Habilidades avanzadas de Excel (tablas dinámicas, consultas, filtros, técnicas de limpieza de datos). - Cómodo trabajando con documentos y conjuntos de datos comerciales complejos (financieros, de seguros o datos estructurados similares). - Fuerte inglés escrito para documentar hallazgos, escribir tickets y comunicarse con equipos distribuidos. - Cómodo con el "trabajo rutinario": revisar muchos documentos/registros por día, manteniendo la consistencia y el cuidado. - Experiencia con herramientas de seguimiento de problemas o gestión de proyectos (por ejemplo, Jira, Azure DevOps, Trello o similares). - Capacidad para trabajar de forma independiente, gestionar tu propia cola y escalar adecuadamente cuando surgen patrones o bloqueadores. Agradable tener - Experiencia en seguros comerciales, seguros de propiedades o operaciones de servicios financieros. - Familiaridad con declaraciones de valores, historial de pérdidas o documentación similar de riesgo/cobertura. - Exposición a LLMs y sistemas de IA (por ejemplo, inteligencia de documentos, RAG, agentes de chat) - como usuario, probador o colaborador. - Familiaridad básica con SQL u otras herramientas de consulta para validar datos. - Experiencia previa en un rol de "humano en el bucle" (HIL) o calidad de datos que respalda modelos de aprendizaje automático. - Experiencia definiendo o trabajando con métricas de calidad de datos (precisión, integridad, precisión/recuerdo, etc.). Cualidades básicas - Propiedad práctica: estás dispuesto a arremangarte, profundizar en los datos y hacer lo que sea necesario para garantizar la calidad. - Curiosidad y reconocimiento de patrones: buscas naturalmente tendencias detrás de problemas individuales y quieres entender "por qué" las cosas fallan. - Pensamiento estructurado: puedes convertir observaciones desordenadas en tickets y requisitos claros y accionables. - Comunicación y colaboración: estás cómodo trabajando con ingenieros, arquitectos y partes interesadas comerciales en zonas horarias. - Adaptabilidad: estás ansioso por aprender nuevas herramientas, dominios y flujos de trabajo en un entorno de IA en rápida evolución. Sobre Nimble Gravity Nimble Gravity es un equipo de entusiastas al aire libre, buscadores de adrenalina y hackers de crecimiento experimentados. Nos encanta resolver problemas difíciles y creemos que los datos adecuados pueden transformar y impulsar el crecimiento de cualquier organización. Trabajamos en la frontera de datos, análisis e IA, ayudando a los clientes a construir y escalar soluciones que generen un impacto comercial significativo. Nimble Gravity es un empleador con igualdad de oportunidades y considera a los solicitantes para el empleo sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, el sexo, la orientación, el origen nacional, la edad, la discapacidad, la genética o cualquier otra base prohibida por la ley aplicable. Nimble Gravity considera a todos los solicitantes calificados. No se ofrece patrocinio de H1B para esta posición.

Responsabilidades

• Revisión de datos extraídos por IA
• Corrección de errores
• Identificación de patrones
• Redacción de informes

Skills requeridas

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