Über die Stelle
Anyone AI rekrutiert erfahrene Softwareentwickler für ein Projekt mit einem führenden KI-Labor.
Qualifikationen:
- Fortgeschrittene berufliche Schreibkompetenz in Englisch
- 3–7 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung
- Fundierte Kenntnisse in Python und JavaScript/TypeScript; praktische Kenntnisse in Java, C# oder Go
- Erfahrung in der Backend- oder Full-Stack-Entwicklung in Produktionssystemen
- Erfahrung mit Test-Frameworks (z. B. pytest, Jest, JUnit, xUnit, Go testing)
- Nachgewiesene Fähigkeit, große, dateiübergreifende Codebasen zu debuggen und sich darin zurechtzufinden
- Erfahrung mit Code-Reviews, Refactoring und Produktionsmigrationen
Auftragsart: Teilzeit, projektbasierte Arbeit zur Expertenbewertung
Arbeitsart: Remote
Mitwirkende entwerfen und bewerten realistische Software-Engineering-Aufgaben, darunter Fehlerbehebung, Feature-Implementierung, Refactoring/Migration und Testerstellung. Die Arbeit umfasst sowohl die Erstellung komplexer Coding-Szenarien als auch die Prüfung von Beiträgen anderer Mitwirkender auf Qualität und Genauigkeit.
Dies ist eine projektbasierte Beraterrolle. Berater werden pro Projekt bezahlt; Stundensätze sind Schätzungen auf Basis der voraussichtlichen Bearbeitungszeit. Berater bestimmen ihren eigenen Zeitplan, stellen ihre eigenen Tools bereit und können gleichzeitig Dienstleistungen für andere Anbieter/Arbeitgeber erbringen (vorbehaltlich der Bedingungen dieser Anbieter).
Verantwortlichkeiten:
Mitwirkende werden:
- dateiübergreifende Coding-Aufgaben zu Fehlerbehebung, Feature-Entwicklung, Refactoring und Testing entwerfen und implementieren
- klare Spezifikationen in natürlicher Sprache und Referenzimplementierungen verfassen
- Unit- und Integrationstest-Suites entwickeln und erweitern
- von anderen Mitwirkenden erstellte Aufgaben auf Korrektheit, Klarheit und Realismus prüfen
- Edge Cases, Unklarheiten und mögliche Fehlermodi identifizieren
- die Übereinstimmung zwischen Spezifikationen, Code und erwarteten Ausgaben sicherstellen
Erwartete Ergebnisse:
- hochwertige, produktionsrealistische Coding-Aufgaben
- vollständige und korrekte Referenzimplementierungen
- robuste Testabdeckung und Validierungsartefakte
- strukturiertes, umsetzbares Peer-Review-Feedback