Über die Stelle
Rollenbezeichnung: Softwareingenieur/-in (Open-Source-Mitwirkende/r)
Art der Rolle: Freiberuflich
Standort: Überall auf der Welt, remote
Die Möglichkeit auf einen Blick
Vergütung: $50–100/Stunde
Zeit pro Aufgabe: ca. 15 Stunden pro Durchlauf
Onboarding: Sobald Sie ausgewählt sind, sendet Ihnen Talent Ops alles zu, was Sie für den Start benötigen
Sie benötigen: nachvollziehbare Open-Source-Beiträge und ein Profil, um diese zu präsentieren, etwa GitHub (vorzugsweise mit C++, Python, Java, Go, TypeScript oder Rust). Falls Sie das nicht haben, werden Sie stattdessen über ein HackerRank-Assessment bewertet.
Ihre Aufgaben: Bauen Sie reproduzierbare Reinforcement-Learning-Umgebungen auf, die die Fähigkeit eines KI-Modells testen, Code zu reparieren, Features hinzuzufügen, zu refaktorieren und die Performance zu optimieren - einschließlich einer Golden-Reference-Lösung für jedes Problem
Bonus: Expertinnen und Experten, die das KI-Interview für genau diese Rolle absolvieren, durchlaufen den Prozess deutlich schneller.
Uns ist Ihr menschliches Urteilsvermögen wichtig: Unsere Interview- und Bewertungsphasen sollen zeigen, wie Sie denken. Wir bitten Sie daher, diese allein zu absolvieren, ohne KI-Assistenten oder Hilfe von anderen.
Stellenbeschreibung
In dieser Rolle setzen Sie Ihre Expertise ein, um KI-Systeme der nächsten Generation zu trainieren. Ihre Arbeit prägt, wie Modelle lernen, schlussfolgern und Leistung erbringen – durch hochwertigen, praxisnahen Input. Vorherige KI-Erfahrung ist nicht erforderlich – entscheidend ist Ihr Fachwissen.
Sie erstellen realistische, interessante und anspruchsvolle Programmieraufgaben, die die KI lösen soll und die Feature-Implementierung und Fehlerbehebung umfassen, und implementieren deterministische Verifizierer, die vernünftige gültige Lösungen akzeptieren und alles andere ablehnen.
Was wir suchen
- Fundierte Backend-Erfahrung in Java, Node.js, Go, Rust, Typescript, Python, C++ oder Ähnlichem
- Eine Erfolgsbilanz beim Aufbau skalierbarer Services und APIs
- Sicherer Umgang mit Debugging, Performance-Arbeit und automatisiertem Testen
- Solide Instinkte für Code-Reviews
Wünschenswerte Qualifikationen
- Nachgewiesene Erfahrung in der Backend-Entwicklung, mit einer Erfolgsbilanz bei der Lieferung hochwertiger und leistungsfähiger Projekte.
- Nachgewiesene Erfolge bei der Identifizierung und Behebung von Softwarefehlern und Systemengpässen.
- Erfahrung mit dem Refactoring von Codebasen und der Implementierung komplexer Features in großen Anwendungen.
- Fundiertes Verständnis von Algorithmen, Datenstrukturen und grundlegenden Konzepten der Informatik.
- Ausgezeichnete analytische, problemlösende und technische Kommunikationsfähigkeiten.
Arbeitsumfang
- Steuern Sie Codebeispiele auf Expertenniveau, Debugging-Strategien und Entwicklungserkenntnisse in Python3, Java, Rust, Go, C++ oder TypeScript bei.
- Analysieren, beheben und lösen Sie komplexe Softwarefehler und Performance-Engpässe in unterschiedlichen Codebasen.
- Implementieren Sie robuste neue Features und stellen Sie dabei Skalierbarkeit, Wartbarkeit und die Einhaltung bewährter Softwarepraktiken sicher.
- Refaktorieren und optimieren Sie Legacy-Code, um Klarheit, Effizienz und langfristige Zuverlässigkeit zu verbessern.
- Dokumentieren Sie technische Argumentation, Lösungsansätze und Code-Entscheidungen, um die Qualität der KI-Trainingsdaten zu verbessern.
- Prüfen und validieren Sie von Kolleginnen und Kollegen beigesteuerten Code und technische Einreichungen auf Genauigkeit und Klarheit.
Wünschenswerte Qualifikationen
- Umfangreiche praktische Expertise in mindestens einem der folgenden Bereiche: Python3, Java, Rust, Go, C++ oder TypeScript.
- Tiefes Verständnis von Algorithmen, Datenstrukturen und Prinzipien der Softwareentwicklung.
- Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Systeme zu debuggen, Fehler zu beheben und wirksame Optimierungen zu liefern.
- Erfahrung mit dem Refactoring großer Codebasen und der Modernisierung von Legacy-Systemen.
- Erfolgsbilanz bei der Lieferung wirkungsstarker Features von der Konzeption bis zur Auslieferung in funktionsübergreifenden Projekten.
- Ausgeprägte Dokumentations- und Kommunikationsfähigkeiten, um technische Konzepte klar zu vermitteln.
- Interesse an oder Neugier auf KI und deren technische Herausforderungen (vorherige KI-Erfahrung nicht erforderlich).
Ablauf:
- Bewerben Sie sich auf die Rolle und beantworten Sie die Screening-Fragen
- KI-Interview absolvieren (ca. 20 Minuten)
- Technische Bewertung (falls Ihr GitHub-Profil die für diese Rolle erforderliche Expertise nicht vollständig zeigt)
- Prüfung durch die Einstellungsverantwortlichen
Vergütungsstruktur
Die Vergütung richtet sich nach dem Ergebnis; Expertinnen und Experten werden pro Aufgabe bezahlt, die die Projektvorgaben erfüllt. Der Zeitaufwand für die Arbeit kann je nach Erfahrung und Arbeitsweise der Expertin bzw. des Experten variieren. Es gelten Mindestanforderungen an die Einreichungen. Expertinnen und Experten müssen pro Woche eine Mindestanzahl an Aufgaben einreichen.
Startzeitplan & Verfügbarkeit
Wir besetzen Rollen in der Regel innerhalb von 48 Stunden und suchen Expertinnen und Experten, die sofort einsteigen können. Bei Auswahl erwarten wir, dass Sie Ihre ersten Aufgaben innerhalb von 24–48 Stunden nach Abschluss des Onboardings beginnen.