Über die Stelle
Über die Rolle
Was wäre, wenn Ihre Python-Expertise direkt die Infrastruktur hinter den fortschrittlichsten KI-Systemen der Welt gestalten könnte? Wir suchen einen Senior Python Full-Stack Engineer, der die Datenpipelines, Annotationstools und Evaluierungssysteme aufbaut und optimiert, auf die führende KI-Labore bei der Entwicklung und Verbesserung von Modellen der nächsten Generation angewiesen sind.
Dies ist eine vollständig remote ausgeführte Vertragsrolle mit sinnvoller, wirkungsvoller Arbeit — keine Lückenfüller-Aufgaben. Sie arbeiten an echten Produktionssystemen Seite an Seite mit Daten-, Forschungs- und Engineering-Teams an der Spitze der KI-Entwicklung.
- Organisation: Alignerr
- Art: Stundenvertrag
- Standort: Remote
- Engagement: 20–40 Stunden/Woche
Was Sie tun werden
- Hochperformante Python-Systeme entwerfen, bauen und optimieren, die KI-Datenpipelines und Modell-Evaluierungs-Workflows unterstützen
- Full-Stack-Tooling und Backend-Services für großskalige Datenannotation, Validierung und Qualitätskontrolle entwickeln
- Zuverlässigkeit, Performance und Sicherheit in bestehenden Python-Codebasen verbessern
- Mit Daten-, Forschungs- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um Modelltrainings- und Evaluierungs-Workflows zu unterstützen
- Engpässe und Grenzfälle im Daten- und Systemverhalten identifizieren und skalierbare Korrekturen implementieren
- An synchronen Design-Reviews teilnehmen, um Systemarchitektur und Umsetzungsentscheidungen iterativ weiterzuentwickeln
Wer Sie sind
- Muttersprachler oder fließender Englischsprecher mit klarer schriftlicher und mündlicher Kommunikationsfähigkeit
- Erfahrener Full-Stack-Entwickler mit starkem Hintergrund in Systemprogrammierung
- 5+ Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung produktionsreifen Python-Codes
- Fundiertes Verständnis von Performance-Optimierung und Nebenläufigkeit — asyncio, Multiprocessing, Threading
- Vertraut mit Typensicherheits-Tooling wie Pydantic und mypy
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz beim Aufbau robuster Backend-Services (FastAPI, Django) oder skalierbarer Datenpipelines
- Fähig, sich wöchentlich konsequent 20–40 Stunden zu engagieren
Wünschenswert
- Vorerfahrung mit Datenannotation, Datenqualitätssystemen oder Modell-Evaluierungs-Infrastruktur
- Vertrautheit mit KI/ML-Workflows, Modelltrainings-Pipelines oder Benchmarking-Systemen
- Erfahrung mit verteilten Systemen oder Entwickler-Tooling
Warum zu uns kommen
- An hochmoderner KI-Infrastruktur an der Seite führender Forschungslabore arbeiten
- Vollständig remote und flexibel — arbeiten Sie, wann und wo es Ihnen passt
- Freelance-Autonomie mit der Tiefe und Wirkung einer Senior-Engineering-Rolle
- Direkt zu Systemen beitragen, die prägen, wie KI-Modelle der nächsten Generation gebaut und evaluiert werden
- Potenzial für fortlaufende Arbeit und Vertragsverlängerung, wenn neue Projekte starten