Über die Stelle
In dieser stundenbasierten Remote-Auftragnehmerrolle arbeiten Sie als C Quality Assurance Lead (QAL), um Qualität, Konsistenz und Trainerleistung in C-Programmier-AI-Trainingsprojekten zu überwachen. Sie prüfen von KI generierten C-Code sowie Trainer-/QA-Arbeit, bewerten die Ausgabequalität anhand von Projektrichtlinien, geben präzises schriftliches Feedback und stellen sicher, dass Mitwirkende die erwarteten Qualitätsstandards einhalten.
Sie bewerten Arbeit hinsichtlich Codekorrektheit, Compile-Time-Gültigkeit, Laufzeitverhalten, Speichersicherheit, Pointer-Logik, Portabilität, Performance, Debugging-Genauigkeit, Lesbarkeit, Formatierung, Befolgung von Anweisungen und Einhaltung von Bewertungsrastern. Diese Rolle erfordert fundierte C-Expertise, Englisch-Kommunikationsfähigkeiten, Detailgenauigkeit und die Fähigkeit, Qualitätsworkflows über dezentrale technische Teams hinweg zu steuern.
Diese Rolle ist bei SME Careers angesiedelt, einem schnell wachsenden Unternehmen für AI-Datendienste und Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das Trainingsdaten für viele der weltweit größten AI-Unternehmen und Foundation-Model-Labs bereitstellt. Ihre C-Qualitätsführung trägt dazu bei, dass C-Trainingsdaten korrekt, kompilierbar, sicher, effizient, klar erklärt und mit den Erwartungen der Kunden abgestimmt sind.
Der Auswahlprozess umfasst ein AI-Interview, eine domänenspezifische Aufgabe und ein Interview mit einem Recruiter.
Wichtig: Für diese Rolle gibt es derzeit kein unmittelbares Projekt; wenn Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Expert:innen, die wir bei relevanten Gelegenheiten kontaktieren. Dies verschafft Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.
Was Sie tun werden
- Qualitätsüberwachung: Stichprobenprüfung von C-Aufgaben, Identifizierung von Qualitätsproblemen, Feedback per DM und Eskalation wiederkehrender oder kritischer Probleme.
- Code-Review: Bewertung von KI-generiertem C-Code, Debugging-Antworten, Pointer-/Speicherbeispielen, algorithmischen Lösungen, Tests und technischen Erklärungen.
- Kommunikation mit Trainer:innen/QAs: Aktualisierung von Mitwirkenden auf Discord zu Richtlinienänderungen, Workflow-Updates und C-spezifischen Review-Standards.
- Fragenbearbeitung: Beantwortung von Fragen zu Pointern, Speicherzuweisung, Kompilierung, UB, Portabilität, Embedded-Einschränkungen, Testing und Rasterinterpretation.
- Aktivierungsmanagement: DMs an inaktive Mitwirkende, Nachverfolgung von Follow-ups und Kennzeichnung von Verfügbarkeitsproblemen.
- Dokumentation: Erstellung und Pflege von C-Style-Guides, Trackern, FAQs, Beispielen, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Onboarding-Materialien.
- Onboarding: Durchführung von Onboarding-/Trainings-Calls für C-Mitwirkende.
- Risikoprüfung: Kennzeichnung unsicherer, nicht kompilierbarer, irreführender, speicherunsicherer oder nicht produktionsbereiter C-Empfehlungen.
- Prozessverbesserung: Identifizierung wiederkehrender Qualitätslücken und Verbesserung von QA-Workflows.
Was wir suchen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Software Engineering, Computer Engineering, Elektrotechnik oder gleichwertige Berufserfahrung.
- Sicheres Englisch, um Richtlinien zu befolgen und klares technisches Feedback zu geben.
- 3+ Jahre Berufserfahrung in C-Programmierung, Systemprogrammierung, Embedded-Entwicklung, Firmware, Betriebssystemen, Performance Engineering, Code-Review, QA oder technischem Mentoring.
- Fundiertes Verständnis von Pointern, Arrays, Speicherzuweisung, Structs, Funktionszeigern, Präprozessor-Makros, Header-Dateien, Kompilierung/Linking, undefiniertem Verhalten, Datei-I/O, Bitoperationen und Portabilität.
- Fähigkeit, Probleme wie Buffer Overflows, Speicherlecks, Use-after-Free, undefiniertes Verhalten, ungültige Pointer-Arithmetik, Race Conditions, nicht kompilierbaren Code, halluzinierte APIs oder unvollständige Erklärungen zu erkennen.
- Vertrautheit mit GCC/Clang/MSVC, Make/CMake, GDB/LLDB, Valgrind, Sanitizern, Embedded-Toolchains, POSIX-APIs, Unit-Testing-Frameworks, GitHub, CI/CD, Profiling und statischen Analysetools ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Leitung oder Unterstützung dezentraler Teams von Trainer:innen, Reviewer:innen, Engineer:innen, Coding-Mentor:innen oder QAs ist stark von Vorteil.
- Sicherer Umgang mit Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards, GitHub und PM-Systemen.
- Hochorganisiert und in der Lage, Style-Guides, Tracker, FAQs, Onboarding-Materialien, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Qualitätsdokumentation zu pflegen.
- Erfahrung mit AI-Training, LLM-Evaluierung, Code-QA oder rasterbasiertem Code-Review ist ein starkes Plus.