Über die Stelle
In dieser stundenbasierten Remote-Auftragnehmerrolle arbeiten Sie als JavaScript Quality Assurance Lead (QAL), um Qualität, Konsistenz und Trainerleistung über JavaScript-KI-Trainingsprojekte hinweg zu überwachen. Sie prüfen KI-generierten JavaScript-Code sowie Trainer-/QA-Arbeit, bewerten die Ausgabequalität anhand von Projektrichtlinien, geben präzises schriftliches Feedback und stellen sicher, dass alle Mitwirkenden die erwarteten Qualitätsstandards einhalten.
Sie bewerten Arbeit hinsichtlich Codekorrektheit, Qualität der Argumentation, Laufzeitverhalten, Debugging-Genauigkeit, Lesbarkeit, Wartbarkeit, Leistung, Sicherheitsbewusstsein, Testabdeckung, Formatierung, Befolgung von Anweisungen und Einhaltung projektspezifischer Rubriken. Sie erkennen wiederkehrende Qualitätsprobleme, kommunizieren Aktualisierungen an Trainer und QAs, unterstützen das Onboarding, pflegen Dokumentation und helfen dabei, Mitwirkende zu aktivieren, die nicht kontinuierlich arbeiten. Diese Rolle erfordert starke JavaScript-Expertise, starke Englischkenntnisse in der Kommunikation, ausgezeichnete Detailgenauigkeit, strukturierte Kommunikation und die Fähigkeit, Qualitäts-Workflows über dezentrale technische Teams hinweg zu managen.
Diese Rolle ist bei SME Careers, einem schnell wachsenden Unternehmen für KI-Datendienste und Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das Trainingsdaten für viele der weltweit größten KI-Unternehmen und Foundation-Model-Labs bereitstellt. Ihre JavaScript-Qualitätsführung hilft direkt dabei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern, indem sie sicherstellt, dass JavaScript-Trainingsdaten korrekt, ausführbar, logisch fundiert, klar erklärt, gut dokumentiert und mit den Kundenanforderungen abgestimmt sind.
Der Auswahlprozess umfasst ein KI-Interview, eine domänenspezifische Aufgabe und ein Interview mit einem Recruiter.
Wichtig: Für diese Rolle gibt es derzeit kein unmittelbares Projekt; falls Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Expertinnen und Experten, die wir kontaktieren, wenn sich relevante Möglichkeiten ergeben. Dies verschafft Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.
Was Sie tun werden
- Qualitätsüberwachung: Stichprobenartige Prüfung von JavaScript-Aufgaben, Erkennen von Qualitätsproblemen, kontinuierliches Feedback über DMs und Eskalation wiederkehrender oder kritischer Probleme.
- Code-Review: Bewertung von KI-generiertem JavaScript-Code, Debugging-Antworten, Implementierungserklärungen, algorithmischen Lösungen, Frontend-/Backend-Snippets, Tests und schrittweiser Argumentation auf Korrektheit und Klarheit.
- Kommunikation mit Trainern und QAs: Aktualisierung von Trainern und QAs auf Discord zu neuen Aufgabenrichtlinien, Projektänderungen, Workflow-Updates, Qualitätserwartungen und JavaScript-spezifischen Review-Standards.
- Bearbeitung von Fragen: Klare und zeitnahe Beantwortung von Fragen der Trainer/QAs, insbesondere zu JavaScript-Verhalten, Async-Logik, Browser- vs. Node.js-Umgebungen, Frameworks, Paketnutzung, Tests, Edge Cases und Rubrik-Interpretation.
- Verwaltung der Aktivierung von Trainern/QAs: DMs an inaktive oder nicht arbeitende Mitwirkende, Ermutigung zur Aktivierung, Nachverfolgung von Follow-ups und Kennzeichnung von Verfügbarkeitsproblemen bei Bedarf.
- Dokumentation: Erstellung und Pflege von JavaScript-Projektdokumentation, einschließlich Style Guides, Trackern, FAQs, Qualitätsnotizen, Beispielen, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Onboarding-Materialien.
- Onboarding und Schulung: Planung und Durchführung von Onboarding-/Schulungsanrufen mit Trainern und QAs, um Projektanforderungen, Workflows, Rubriken, Qualitätsstandards und JavaScript-spezifische Review-Anforderungen zu erklären.
- Qualitätsausrichtung: Sicherstellen, dass alle Trainer und QAs die JavaScript-Review-Richtlinien konsistent anwenden und Aktualisierungen verstehen, während sich Projekte weiterentwickeln.
- Risiko- und Sicherheitsprüfung: Kennzeichnung unsicherer, irreführender, unsicherer oder übermäßig selbstsicherer Codeempfehlungen, insbesondere in Bezug auf Injektionsrisiken, Abhängigkeitsnutzung, Authentifizierung, Browsersicherheit, Datenverarbeitung und Produktionsreife.
- Prozessverbesserung: Erkennen wiederkehrender Qualitätslücken, Vorschlagen von Workflow-Verbesserungen und Unterstützen des Aufbaus skalierbarer QA-Prozesse für JavaScript-KI-Trainingsprojekte.
Was wir suchen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Software Engineering, Informationstechnologie oder einem eng verwandten Fach; gleichwertige berufliche Erfahrung im Software Engineering kann berücksichtigt werden.
- Starkes Verständnis der englischen Sprache, um Projektrichtlinien zu befolgen, mit Teams zu kommunizieren und klares technisches Feedback auf Englisch zu geben.
- 3+ Jahre Berufserfahrung in JavaScript-Entwicklung, Frontend-Engineering, Backend-Entwicklung mit Node.js, Full-Stack-Engineering, Code-Review, Software-QA, technischem Mentoring oder verwandten Workflows.
- Starkes Verständnis zentraler JavaScript-Konzepte wie Closures, Scope, Hoisting, Prototypen, Promises, async/await, Event Loop, Module, DOM-Manipulation, Fehlerbehandlung, Datenstrukturen und moderner ECMAScript-Features.
- Fähigkeit, JavaScript-Inhalte anhand detaillierter Rubriken zu bewerten und Probleme wie fehlerhafte Logik, nicht ausführbaren Code, mangelhafte Argumentation, fehlende Edge Cases, schlechtes Async-Handling, Sicherheitsrisiken, Leistungsprobleme, halluzinierte APIs oder unvollständige Erklärungen zu identifizieren.
- Vertrautheit mit gängigen JavaScript-Ökosystemen und -Tools wie Node.js, npm/yarn/pnpm, React, Vue, Express, Jest, Mocha, Playwright, ESLint, Prettier, Vite, Webpack, Babel oder Browser-Entwicklertools ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Leitung oder Unterstützung dezentraler Teams aus Trainern, Annotatoren, Reviewern, Ingenieuren, technischen Redakteuren, Coding-Mentoren oder QAs ist stark von Vorteil.
- Komfortables Arbeiten in schnelllebigen Remote-Umgebungen mit Tools wie Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards, GitHub und Projektmanagementsystemen.
- Sehr detailorientiert und organisiert, mit der Fähigkeit, Style Guides, FAQs, Tracker, Onboarding-Materialien, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und andere Qualitätsdokumentation zu pflegen.
- Erfahrung mit KI-Training, Datenannotation, großen Sprachmodellen, Prompt-/Response-Bewertung, Code-Content-QA oder rubrikbasierter LLM-Bewertung ist ein starkes Plus.