Über die Stelle
In dieser stundenbasierten Remote-Vertragsrolle arbeitest du als Go Quality Assurance Lead (QAL) und überwachst Qualität, Konsistenz und Trainerleistung über Go-KI-Trainingsprojekte hinweg. Du prüfst KI-generierten Go-Code sowie Trainer-/QA-Arbeit, bewertest die Ausgabequalität anhand von Projektrichtlinien, gibst präzises schriftliches Feedback und stellst sicher, dass Mitwirkende die erwarteten Qualitätsstandards einhalten.
Du bewertest Arbeit hinsichtlich Codekorrektheit, Kompilierbarkeit, Laufzeitverhalten, Nebenläufigkeitssicherheit, Fehlerbehandlung, Lesbarkeit, Wartbarkeit, Performance, Sicherheitsbewusstsein, Testabdeckung, Formatierung, Befolgung von Anweisungen und Einhaltung projektspezifischer Rubriken. Du erkennst wiederkehrende Qualitätsprobleme, kommunizierst Updates an Trainer und QAs, unterstützt das Onboarding, pflegst Dokumentation und hilfst dabei, Mitwirkende zu aktivieren, die nicht konsistent arbeiten.
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-Labore bereitstellt. Deine Go-Qualitätsführung hilft sicherzustellen, dass Go-Trainingsdaten korrekt, ausführbar, idiomatisch, effizient, klar erklärt und an den Erwartungen der Kunden ausgerichtet sind.
Der Auswahlprozess umfasst ein KI-Interview, eine domänenspezifische Aufgabe und ein Interview mit einem Recruiter.
Wichtig: Es gibt derzeit kein unmittelbares Projekt für diese Rolle; wenn du jedoch qualifiziert bist, gehörst du zu den ersten Expertinnen und Experten, die wir kontaktieren, wenn relevante Möglichkeiten entstehen. Dies verschafft dir zudem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.
Was du tun wirst
- Qualitätsüberwachung: Stichprobenartige Prüfung von Go-Aufgaben, Identifizierung von Qualitätsproblemen, laufendes Feedback über DMs und Eskalation wiederkehrender oder kritischer Probleme.
- Code-Review: Bewertung von KI-generiertem Go-Code, Debugging-Antworten, Backend-Snippets, Nebenläufigkeitsbeispielen, Tests, API-Implementierungen und technischen Erklärungen auf Korrektheit und Klarheit.
- Kommunikation mit Trainern und QAs: Updates an Trainer/QAs auf Discord zu Richtlinienänderungen, Workflow-Updates und Go-spezifischen Qualitätserwartungen.
- Fragenbearbeitung: Beantwortung von Trainer-/QA-Fragen zu Go-Syntax, Nebenläufigkeit, Fehlerbehandlung, Context-Nutzung, Interfaces, Testing, Performance, Sicherheit und Rubrikinterpretation.
- Aktivierungsmanagement für Trainer/QAs: DMs an inaktive Mitwirkende, Ermutigung zur Aktivierung, Nachverfolgung von Follow-ups und Meldung von Verfügbarkeitsproblemen.
- Dokumentation: Erstellung und Pflege von Go-Styleguides, Trackern, FAQs, Beispielen, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Onboarding-Materialien.
- Onboarding und Training: Planung und Durchführung von Onboarding-/Training-Calls mit Mitwirkenden zur Erläuterung von Projekt erwartungen, Workflows, Rubriken und Go-Review-Standards.
- Risiko- und Sicherheitsprüfung: Meldung unsicherer, irreführender, nicht kompilierbarer, race-anfälliger oder nicht produktionstauglicher Go-Empfehlungen.
- Prozessverbesserung: Identifizierung wiederkehrender Qualitätslücken und Unterstützung beim Aufbau skalierbarer QA-Prozesse für Go-KI-Trainingsprojekte.
Was wir suchen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Softwareengineering, Informationstechnologie oder gleichwertige berufliche Erfahrung in der Softwareentwicklung.
- Sicheres Englisch, um Richtlinien zu befolgen, mit Teams zu kommunizieren und klares technisches Feedback zu geben.
- 3+ Jahre Berufserfahrung in Go-Entwicklung, Backend-Engineering, Cloud-Services, verteilten Systemen, DevOps-Tooling, Code-Review, Software-QA oder technischem Mentoring.
- Fundiertes Verständnis der Go-Grundlagen wie Goroutines, Channels, Interfaces, Structs, Methoden, Slices, Maps, Pointer, Fehlerbehandlung, Context, Packages/Module, Testing und idiomatischem Go-Stil.
- Fähigkeit, Go-Inhalte anhand detaillierter Rubriken zu bewerten und Probleme zu erkennen wie nicht kompilierbaren Code, fehlerhafte Nebenläufigkeitsmuster, Goroutine-Leaks, Race Conditions, schlechte Fehlerbehandlung, ineffiziente Logik, halluzinierte APIs oder unvollständige Erklärungen.
- Vertrautheit mit gängigen Go-Tools und -Ökosystemen wie go test, gofmt, go vet, Race Detector, Go Modules, HTTP-Servern, REST-APIs, gRPC, Docker, Kubernetes, SQL-Treibern, GitHub, CI/CD und cloudnativen Workflows ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Leitung oder Unterstützung remote arbeitender Teams aus Trainern, Annotatoren, Reviewern, Ingenieuren, Coding-Mentoren oder QAs ist stark von Vorteil.
- Komfortables Arbeiten in schnelllebigen Remote-Umgebungen mit Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards, GitHub und Projektmanagementsystemen.
- Hoch organisiert und in der Lage, Styleguides, Tracker, FAQs, Onboarding-Materialien, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Qualitätsdokumentation zu pflegen.
- Erfahrung mit KI-Training, Datenannotation, LLM-Evaluierung, Code-QA oder rubrikbasiertem Code-Review ist ein starkes Plus.