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【コントラクト】音声AIの日本語リード:言語学の知見を活かした品質管理・監修

掲載 2026年9月6日 / 最終確認 2026年9月7日 09:11
日本から応募
確認できず
応募地域の制限は確認されていません
必要な英語力
上級
米国チームとの同期や、英語でのガイドライン策定・報告書作成が必要なため。
初心者適性
経験者向け
記載なしの募集です

案件の概要

報酬報酬の記載なし
円換算の目安報酬の記載がありません
カテゴリその他
求められる経験記載なし
想定期間記載なし
応募者数記載なし
依頼主の国記載なし
掲載プラットフォームArbeitnow
スキルタグProduct

この案件について

次世代AIを開発するCartesia社にて、音声AIの日本語リソース責任者を募集しています。単なるアノテーション作業ではなく、日本語における品質判断の最終決定権を持ち、エンドツーエンドで言語品質を管理する重要な役割です。具体的には、アノテーターへのガイドライン提示やフィードバック、TTS(テキスト読み上げ)出力の自然さや韻律の評価、顧客から報告された言語特有の問題の調査など、深い言語学的専門知識を必要とする業務に従事します。言語学のバックグラウンドを持ち、自律的にプロジェクトを推進できる方、音声AIの品質向上に貢献したい方に最適な案件です。

なぜ日本人向けなのか

この案件が日本語話者を必要としていると判断した根拠です。

  • ネイティブ/流暢な日本語を要求
  • タイトルにJapanese

求められるスキル

この案件で指定されているスキルタグはProductです。

応募を検討する際のポイント

  • 言語学のバックグラウンドを持つネイティブレベルの日本語話者が求められている
  • アノテーションの品質管理からTTSの評価、ガイドライン策定まで幅広く担当する
  • チーム連携のため、米国太平洋標準時のビジネス時間帯に一部対応できることが望ましい

依頼主について

報酬額が明示されていません金額は応募時の交渉で決まります。作業を始める前に必ず合意してください。
所在国記載なし
累計の発注額記載なし
発注実績確認できず
アカウント登録記載なし

競争状況

当サイトが毎日確認している応募者数の推移です。

確認日応募者数掲載からの経過
2026年9月7日記載なし掲載当日

この案件はまだ1回しか確認していません。翌日以降、推移が追加されます。

応募に必要なもの

  1. Arbeitnowのアカウント(登録は無料です)
  2. 英文の職務経歴・プロフィール
  3. 報酬の受け取り口座(日本の銀行口座で受け取れます)
  4. 英語でのやり取り(会話・交渉ができる水準
  5. 年間の所得によっては確定申告が必要です

よくある質問

この案件に日本から応募できますか?
応募可能地域の情報が公開されていないため、当サイトでは判定できていません。元の案件ページでご確認ください。
英語はどのくらい必要ですか?
上級程度と判定しています。米国チームとの同期や、英語でのガイドライン策定・報告書作成が必要なため。
未経験でも応募できますか?
記載なしの募集です。実務経験や制作物の提示を求められる可能性があります。
この依頼主は信頼できますか?
依頼主の発注実績が公開されていないため、当サイトでは判定できていません。
募集はいつまで続きますか?
締め切りは公開されていません。Arbeitnowの案件情報には掲載終了日が含まれないため、当サイトでは毎日巡回し、掲載が確認できなくなった時点で「募集終了」と表示しています。最終確認は2026年9月7日 09:11です。

その他という仕事について

既存のカテゴリに当てはまらない案件です。内容が多岐にわたるため、応募前に依頼内容と報酬条件を個別によく確認してください。

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用語解説

固定報酬(Fixed price)
作業量ではなく成果物に対して金額が決まる契約です。着手前に総額が確定します。
時給制(Hourly)
稼働時間に応じて支払われる契約です。週あたりの上限時間が設定されることがあります。
応募者数(Proposals)
その案件に提案を出した人の数です。正確な人数ではなく「5人未満」のような範囲で公開されます。
発注実績(Total spent)
依頼主がそのプラットフォームで過去に支払った総額です。実績がない依頼主は初めての依頼である可能性があります。

原文(冒頭のみ)と出典

全文は掲載していません。応募条件と報酬の最新情報は元の案件ページでご確認ください。

About CartesiaOur mission is to architect AI that learns from and interacts with the world like humans do. We're pioneering the model architectures that will make this possible. Our founding team met as PhDs at the Stanford AI Lab, where we invented State Space Models or SSMs, a new primitive for training efficient, large-scale foundation models.

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