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OPENTRAIN AI
プロフィールの設定
OpenTrain AI で魅力的な AI trainer プロフィールを設定する方法 — 基本情報やスキルから、履歴書のアップロード、公開プロフィールURLまで。
プロフィールは、雇用主があなたを見つけ、マッチングエンジンがジョブに対してあなたをランク付けするための手段です。具体的なラベリング経験が記載された完全なプロフィールは、より頻繁に、より適した機会に表示されます。
以下の手順は、オンボーディング中に完了するプロフィールウィザードです。後でプロフィールを変更するには、左側のサイドバーにある自分の写真をクリックし（Go to my profile（マイプロフィールへ移動））、Edit profile（プロフィールの編集）をクリックします。これによりレビューページが開き、スキル、職歴、学歴、言語、およびAIトレーニングの経験を更新できます。プロフィールページの各セクションにも、それぞれ独自の編集リンクがあります。
Settings → Profile（設定 → プロフィール）では、このエディタは開きません。ここには表示および対応可能状況の設定のみが含まれます。
履歴書のアップロード
最初のステップでは、プラットフォームがプロフィールを自動入力できるように履歴書をアップロードします。2種類の履歴書がサポートされています。
- General resume（一般履歴書 - 必須） — 全体的な職歴と経歴
- Data labeling resume（データラベリング履歴書 - 任意） — アノテーション、RLHF、またはラベリング特有の経験に焦点を当てた個別の履歴書
対応フォーマット：PDF、DOCX、またはTXT — 各最大10 MB。
一般履歴書をアップロードすると、プラットフォームがそれを解析し、職歴、学歴、スキル、および連絡先の詳細を事前に入力します。続くステップで各セクションを確認し、編集します。
基本情報の追加
連絡先と所在地の情報を入力します。
- Full name（氏名）
- Country（国） — 所在地に基づくジョブマッチングと支払いの適格性に利用されます
- City（市区町村）
- Phone number（電話番号）
- LinkedIn URL — プラットフォームがURLを自動的に正規化します
雇用主が募集を特定の地域に制限している場合、あなたの国によって応募できるジョブが決まります。
ラベリング経験の追加
これはジョブマッチングにおいて最も重要なセクションです。このステップは2ページあります。
最初のページで、全体的なAI training experience level（AIトレーニング経験レベル）を選択します — Entry Level（1年未満）、Intermediate（1〜3年）、またはExpert（3年以上）。2ページ目では、短いProfile Overview（プロフィール概要、最小150文字）を記述し、1つ以上のlabeling experience entries（ラベリング経験の項目）を追加します。各項目について、ウィザードは以下の情報を取得します。
- 使用したPlatform or tool（プラットフォームまたはツール）（例：Scale AI、Labelbox、CVAT、Appen、Remotasks、または社内ツール）
- 扱ったData types（データタイプ） — 画像、動画、テキスト、音声、ドキュメント、コード、3Dセンサー、医療、地理空間
- 実行したLabel types（ラベルタイプ） — バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーション、分類、NER、RLHF、fine-tuning、SFT、レッドチーム、文字起こし、評価/評価付けなど
- Duration and dates（期間と日付）
スキルの設定
スキルセクションでは、マッチングエンジンが使用する3つの側面を取得します。
- AI Data Labeling Software（AI データラベリングソフトウェア） — 実務経験のあるラベリングまたはアノテーションプラットフォームをすべて選択してください（Scale AI、Labelbox、Label Studio、Encord、Roboflow、AWS SageMaker、CVAT など）。
- Data Type Expertise（データタイプの専門知識） — アノテーションに慣れているデータタイプ
- Task Type Expertise（タスクタイプの専門知識） — 実行可能なアノテーションおよびトレーニングのタスクタイプ
これらはラベリング経験の項目と重複しますが、単一のプロジェクトだけでなく、すべての作業にわたってプラットフォーム全体に適用されます。
職歴の追加
一般的な職歴（役職、会社名、日付、および説明）を追加します。履歴書パーサーがアップロードされた履歴書からこれらを自動入力しますが、手動で項目を追加、編集、または削除することもできます。
このセクションはラベリング経験とは別であり、経歴におけるAIトレーニング以外の役割をカバーします。
学歴の追加
学歴（学校名、学位、専攻分野、および卒業年）を追加します。履歴書パーサーはこれらも自動入力します。
希望単価と稼働可能時間の設定
時間単価と週の稼働可能時間を設定します。稼働可能時間のオプションは以下の通りです。
- 週20時間未満
- 週20時間以上
- まだわからない
経験レベルのオプション（ジョブマッチングに使用されます）：
- Entry Level（エントリーレベル） — AIトレーニング経験1年未満
- Intermediate（中級） — 1〜3年
- Expert（エキスパート） — データラベリングまたはアノテーション経験3年以上
公開プロフィールの設定
ウィザードの最後のパーソナライズステップでは、3つのフィールドを取得します。
- Profile photo（プロフィール写真） — プロフィールカードや提案に表示する写真をアップロードします（PNG、JPG、WEBP、またはGIF、最大5 MB）
- Profile title（プロフィールタイトル） — 公開プロフィールに表示される短い見出し（例：「RLHF evaluator and multilingual safety reviewer」）
- Top industries / subject matter (主な業界 / 専門分野) — あなたの専門性を最もよく表す分野を最大3つランク付けします（例：AIの安全性評価、画像アノテーションのQA、音声文字起こしのレビューなど）。
Review and submit (確認して提出)
最後のステップでは、入力したすべての内容の概要が表示されます。各セクションを確認し、提出する前に戻って修正してください。
プロフィールを提出すると、マッチングプールに追加され、求人への応募を開始できます。
プロフィールの公開設定
Section titled “プロフィールの公開設定”プロフィールの公開設定と稼働可能状況の設定は、オンボーディングウィザードではなく、Settings → Profile（設定 → プロフィール）にあります。AI trainerダッシュボードからいつでも更新できます。
- Visibility (公開範囲) — プロフィールを閲覧できるユーザーを制御します：Public (公開)、Only OpenTrain Users (OpenTrainユーザーのみ)、またはPrivate (非公開)。
- Availability (稼働状況) — 新しい仕事を受けられるかどうかを雇用主に示します（Less than 20 hrs/week (週20時間未満)、20+ hrs/week (週20時間以上)、またはI don’t know yet (未定)）。
- Search engine visibility (検索エンジンの公開範囲) — 有効にすると、Googleなどの検索エンジンが公開プロフィールページをインデックスできるようになります。
話せる言語とそれぞれの習熟度（Native/Bilingual (ネイティブ/バイリンガル)、Fluent (流暢)、Conversational (日常会話レベル)、またはBasic (基礎レベル)）を追加します。言語は、多くの求人（特に翻訳、ローカリゼーションレビュー、多言語アノテーション作業）において主要なマッチング要素となります。
エージェンシーのオンボーディング
Section titled “エージェンシーのオンボーディング”単独で働くのではなくAI trainersのチームを代表している場合は、ダッシュボードからAgency onboarding（エージェンシーのオンボーディング）フローを使用してください。これにより、チームの従業員数、セキュリティおよびコンプライアンスの資格、価格設定を網羅した企業レベルのプロフィールが作成されます。
エージェンシーアカウントは、求人の表示と応募できるチームメンバーの数を制御するサブスクリプションプランにアクセスできます。Free (無料) プランはアクセスが制限されています。すべての求人フィードのロックを解除するには、BasicまたはProにアップグレードしてください。