Über die Stelle
In dieser stundenweisen Remote-Auftragnehmerrolle arbeiten Sie als SQL Quality Assurance Lead (QAL) und überwachen Qualität, Konsistenz und Trainerleistung in SQL- und Datenbank-KI-Trainingsprojekten. Sie prüfen KI-generierte SQL-Abfragen, Datenbankerklärungen, Datenmodellierungsinhalte sowie Trainer-/QA-Arbeiten; bewerten die Ausgabequalität anhand der Projektrichtlinien; geben präzises schriftliches Feedback; und stellen sicher, dass alle Mitwirkenden die erwarteten Qualitätsstandards einhalten.
Sie bewerten Arbeiten hinsichtlich Abfragekorrektheit, Datenbanklogik, Schemaverständnis, Join-Logik, Aggregationsgenauigkeit, Performance-Bewusstsein, Sicherheitsbewusstsein, Lesbarkeit, Formatierung, Befolgung von Anweisungen und Einhaltung projektspezifischer Bewertungsraster. Sie erkennen wiederkehrende Qualitätsprobleme, kommunizieren Updates an Trainer und QAs, unterstützen das Onboarding, pflegen Dokumentationen und helfen dabei, Mitwirkende zu aktivieren, die nicht konsistent arbeiten.
Diese Rolle ist bei SME Careers angesiedelt, 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 SQL-Qualitätsführung trägt direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern, indem Sie sicherstellen, dass SQL-Trainingsdaten korrekt, ausführbar, logisch fundiert, gut dokumentiert und mit den Kundenerwartungen abgestimmt sind.
Der Auswahlprozess umfasst ein KI-Interview, eine domänenspezifische Aufgabe und ein Interview mit einem Recruiter.
Wichtig: Für diese Rolle gibt es kein unmittelbares Projekt; wenn 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
- SQL-/Datenbankelemente stichprobenartig prüfen, Probleme identifizieren, Feedback per DM geben und wiederkehrende oder kritische Probleme eskalieren.
- KI-generierte SQL-Abfragen, Datenbankerklärungen, Schema-Logik, Analyse-Workflows und Optimierungsempfehlungen prüfen.
- Trainer/QAs auf Discord über Richtlinien, Workflow-Updates und SQL-spezifische Qualitätserwartungen informieren.
- Fragen zu Joins, Aggregationen, Window-Funktionen, Abfrage-Dialekten, Schema-Design, Performance, Sicherheit und Rasterinterpretation beantworten.
- Inaktiven Mitwirkenden per DM schreiben, zur Aktivierung ermutigen, Follow-ups verfolgen und Verfügbarkeitsprobleme melden.
- SQL-Dokumentationen, Style Guides, Tracker, FAQs, Beispiele, Honeypots und Onboarding-Materialien erstellen und pflegen.
- Onboarding-/Trainings-Calls für SQL-Mitwirkende durchführen.
- Irreführende, nicht ausführbare, ineffiziente, unsichere oder dialektinkompatible SQL-Empfehlungen melden.
- Wiederkehrende Qualitätslücken identifizieren und SQL-QA-Workflows verbessern.
Was wir suchen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Informationssystemen, Software Engineering, Statistik, Business Analytics oder gleichwertige Berufserfahrung.
- Sichere Englischkenntnisse, um Projektrichtlinien zu befolgen, mit Teams zu kommunizieren und klares technisches Feedback zu geben.
- 3+ Jahre Erfahrung mit SQL für Analytics, Backend-Entwicklung, Datenbank-Engineering, BI, Data Warehousing, Reporting, QA, Lehre oder technische Prüfung.
- Fundiertes Verständnis der SQL-Grundlagen wie SELECT, WHERE, JOINs, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, Subqueries, CTEs, Window-Funktionen, Indizes, Constraints, Transaktionen und Normalisierung.
- Fähigkeit, SQL-Inhalte anhand von Bewertungsrastern zu bewerten und Probleme zu identifizieren wie fehlerhafte Joins, Aggregationsfehler, doppelte Zählung, ungültige Syntax, ineffiziente Abfragen, SQL-Injection-Risiken, Dialektabweichungen oder unvollständige Erklärungen.
- Vertrautheit mit PostgreSQL, MySQL, SQL Server, SQLite, BigQuery, Snowflake, Redshift, Data Warehouses, Abfrageplänen, ER-Modellierung und BI-Tools ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Leitung oder Unterstützung remote arbeitender Teams aus Analysten, Ingenieuren, Prüfern, Annotatoren, Ausbildern oder QAs ist stark von Vorteil.
- Sicherer Umgang mit Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards, GitHub und Projektmanagementsystemen.
- Hoch organisiert und in der Lage, Style Guides, FAQs, Tracker, Onboarding-Materialien, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Dokumentationen zu pflegen.
- Erfahrung mit KI-Training, Datenannotation, LLM-Evaluierung, SQL-QA, Code-Review oder rasterbasierter technischer Prüfung ist ein starkes Plus.