Über die Stelle
In dieser stundenbasierten Remote-Auftragnehmerrolle arbeiten Sie als Python (Generalist) Quality Assurance Lead (QAL), um Qualität, Konsistenz und Trainerleistung über Python-KI-Trainingsprojekte hinweg zu überwachen. Sie prüfen KI-generierten Python-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, Laufzeitverhalten, Debugging-Genauigkeit, Lesbarkeit, Wartbarkeit, Performance, Sicherheitsbewusstsein, Testabdeckung, Formatierung, Befolgung von Anweisungen und Einhaltung projektspezifischer Rubriken. Sie erkennen wiederkehrende Qualitätsprobleme, kommunizieren Updates an Trainer und QAs, unterstützen das Onboarding, pflegen Dokumentation und helfen 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-Labs bereitstellt. Ihre Python-Qualitätsführung trägt direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern, indem sie sicherstellt, dass Python-Trainingsdaten korrekt, ausführbar, idiomatisch, klar erklärt, gut dokumentiert und an den Kundenerwartungen ausgerichtet sind.
Der Auswahlprozess umfasst ein KI-Interview, eine domänenspezifische Aufgabe und ein Interview mit einem Recruiter.
Wichtig: Es gibt kein unmittelbares Projekt für diese Rolle; wenn Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Expertinnen und Experten, die wir kontaktieren, sobald sich relevante Möglichkeiten ergeben. Dies bietet Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.
Was Sie tun werden
- Stichprobenprüfungen von Python-Elementen durchführen, Qualitätsprobleme identifizieren, Feedback per DM geben und wiederkehrende oder kritische Probleme eskalieren.
- KI-generierten Python-Code, Debugging-Antworten, Algorithmen, Backend-Snippets, Automatisierungsskripte, Tests und Erklärungen prüfen.
- Trainer/QAs auf Discord über Richtlinien, Workflow-Updates und Python-spezifische Qualitätserwartungen informieren.
- Fragen zu Python-Syntax, Laufzeitverhalten, Ausnahmen, Paketnutzung, Testing, Typisierung, Sicherheit, Performance und Rubrikinterpretation beantworten.
- Inaktive Mitwirkende per DM kontaktieren, zur Aktivierung ermutigen, Follow-ups verfolgen und Verfügbarkeitsprobleme melden.
- Python-Dokumentation, Style Guides, Tracker, FAQs, Beispiele, Honeypots und Onboarding-Materialien erstellen und pflegen.
- Onboarding-/Trainings-Calls für Python-Mitwirkende durchführen.
- Irreführende, nicht ausführbare, unsichere, ineffiziente oder nicht produktionsreife Python-Empfehlungen melden.
- Wiederkehrende Qualitätslücken identifizieren und Python-QA-Workflows verbessern.
Was wir suchen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Software Engineering, Data Science, Informationstechnologie oder gleichwertige berufliche Erfahrung in der Softwareentwicklung.
- Starkes Verständnis der englischen Sprache, um Richtlinien zu befolgen, mit Teams zu kommunizieren und klares technisches Feedback zu geben.
- 3+ Jahre Berufserfahrung in Python-Entwicklung, Backend-Engineering, Automatisierung, Skripterstellung, Daten-Workflows, Code-Review, QA, Lehre oder technischem Mentoring.
- Starkes Verständnis von Python-Grundlagen wie Datenstrukturen, Funktionen, Klassen, Modulen, Ausnahmen, Comprehensions, Iteratoren, Generatoren, Decorators, Context Managers, virtuellen Umgebungen, Packaging und Testing.
- Fähigkeit, Python-Inhalte anhand von Rubriken zu bewerten und Probleme zu identifizieren wie fehlerhafte Logik, nicht ausführbaren Code, schlechte Ausnahmebehandlung, ineffiziente Algorithmen, unsichere Datei-/Netzwerkoperationen, halluzinierte APIs oder unvollständige Erklärungen.
- Vertrautheit mit pytest, unittest, typing, mypy, pip, poetry, virtualenv, FastAPI, Flask, Django, requests, asyncio, pandas, SQLAlchemy, GitHub, Docker und CI/CD ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Leitung oder Unterstützung remote arbeitender Teams von Trainern, Ingenieuren, Prüfern, Annotatoren, Ausbildern oder QAs ist stark von Vorteil.
- Sicherer Umgang mit Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards, GitHub und Projektmanagementsystemen.
- Hochorganisiert und in der Lage, Style Guides, FAQs, Tracker, Onboarding-Materialien, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Dokumentation zu pflegen.
- Erfahrung mit KI-Training, Datenannotation, LLM-Bewertung, Code-QA oder rubrikbasiertem Code-Review ist ein starkes Plus.