ตำแหน่ง Data Supervisor

บริษัท บริษัท โกลบเทค จํากัด

ที่อยู่บริษัท อาคาร CDG House

เงินเดือน สำหรับสมาชิกเท่านั้น

ลักษณะงานที่ทำ
- GIS Data Delivery: บริหารจัดการ ประมวลผล และส่งมอบชุดข้อมูล GIS คุณภาพสูงให้เป็นไปตามข้อกำหนด (Requirements) ของลูกค้า ควบคู่กับการควบคุมระยะเวลาจัดส่งอย่างเข้มงวด
- Sales Support: ประสานงานร่วมกับทีมขาย (Sales) ในการตรวจสอบความพร้อมทางเทคนิค ทั้งในระยะก่อนและหลังการขาย (Pre-sales & Post-sales) เพื่อรับประกันความสามารถในการส่งมอบงานได้จริงตามข้อตกลง
- Customer Support: ดูแลและบริหารจัดการช่องทางบริการลูกค้า (Customer Support Channels) ให้คำแนะนำ แก้ไขปัญหาเชิงเทคนิค (Technical Issues) พร้อมทั้งจัดการข้อคิดเห็น (Feedback) ของลูกค้าอย่างเป็นระบบ
- Reports & Analytics: จัดทำรายงานข้อมูลและสรุปผลตอบรับของลูกค้า (Customer Feedback Summaries) เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจภายในทีม และใช้เป็นข้อมูลประกอบการประชุมรีวิวร่วมกับลูกค้า
- Product & QA Management: ดูแลกระบวนการตรวจคุณภาพ (QA) ตั้งแต่ต้นจนจบให้กับ 19 ผลิตภัณฑ์ GIS (ครอบคลุม 385+ ชุดข้อมูล, 300M+ เรคคอร์ด) ช่วยคุมให้มีข้อบกพร่อง (Bugs) หลุดไปถึงมือลูกค้าต่ำกว่า 5% ในทุกเวอร์ชัน
- Process Automation (ผลงานเด่น): เปลี่ยนระบบตรวจงานมือ (Manual QA) 100% ให้เป็นระบบอัตโนมัติ (Automated Workflow) โดยใช้ Python และ ModelBuilder ทำให้ตรวจงานอัตโนมัติได้มากกว่า 95% ของเคสทั้งหมด ประหยัดเวลาทำงานลง 30-40% และลดกำลังคนได้ 2-3 คนต่อรอบ
- Database Design & Testing: ออกแบบโครงสร้างฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Database) พร้อมวางกรอบการตรวจงาน (QA Framework) ทั้งการคิดแนวทางการทดสอบ (Test Scenarios) และชุดทดสอบ (Test Cases) เพื่อการันตีว่าข้อมูลถูกต้องและเสถียรที่สุด
- Workflow Improvement: เข้าไปวิเคราะห์ขั้นตอนการทำงานภายใน แล้วปรับปรุงกระบวนการทำงานใหม่ทีละสเต็ป (Redesign Process) พร้อมใส่ตรรกะการทำงานที่ฉลาดขึ้น ช่วยให้ทีมทำงานได้เร็วและลื่นไหลกว่าเดิม
- Team Leadership: คอยเป็นพี่เลี้ยงให้คำแนะนำและช่วยเหลือทีม แชร์ความรู้เชิงเทคนิค (Technical Knowledge) และช่วยทุกคนหาวิธีแก้ปัญหาหน้างานในแต่ละโปรเจกต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตำแหน่ง AI Data Evaluator

บริษัท Concentrix

ที่อยู่บริษัท BHIRAJ TOWER at BITEC

เงินเดือน สำหรับสมาชิกเท่านั้น

ลักษณะงานที่ทำ
- เปรียบเทียบผลลัพธ์จาก AI (Side-by-Side) เพื่อเลือกคำตอบที่ดีที่สุดตามคำสั่งของผู้ใช้ ตรวจสอบข้อเท็จจริงของข้อมูล (Fact-checking) และวิเคราะห์ข้อบกพร่อง (Technical Justifications)
- ประเมินคุณภาพผลลัพธ์ของระบบช่วยเขียนและเรียบเรียงข้อความอัตโนมัติ (เช่น การเรียบเรียงบทความ การตอบอีเมล และโพลอัจฉริยะ) ตรวจสอบความถูกต้องของไวยากรณ์ (Grammar) และควบคุมระดับน้ำเสียงของข้อความ (Tone Consistency) ให้มีความเป็นธรรมชาติเหมือนมนุษย์
- ตรวจสอบและประเมินคุณภาพของรูปภาพและอีโมจิที่สร้างด้วย AI (Visual Content Generation) โดยพิจารณาความสอดคล้องตามคำสั่ง การจัดวางองค์ประกอบ (Layout) ความถูกต้องทางกายวิภาค (Anatomy) พร้อมทั้งตรวจจับสิ่งแปลกปลอมหรือจุดบกพร่องของภาพ (Artifacts/Distortions)
- เคราะห์คุณภาพการสรุปเนื้อหา ทั้งข้อความยาว หัวข้อข่าว และการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเว็บไซต์ (Multi-Source Synthesis) ดูความกระชับ (Concision) และปัญหา AI สร้างข้อมูลเท็จ (Hallucination) ภายใต้เกณฑ์ที่กำหนด
- คัดกรองคำสั่งและประเมินความปลอดภัยของผลลัพธ์ AI (Safety Evaluation) สกัดกั้นเนื้อหาอันตราย การพยายามเจาะระบบความปลอดภัย (Jailbreaks) และการรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล (PII Leaks) ให้เป็นไปตามนโยบายความปลอดภัย

สถาบัน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี

หลักสูตร Logistics Management

สถาบัน บริษัท อีเอสอาร์ไอ (ประเทศไทย) จำกัด

หลักสูตร Tools and Functionality

สถาบัน บริษัท อีเอสอาร์ไอ (ประเทศไทย) จำกัด

หลักสูตร GIS Workflows and Analysis