Über die Stelle
Anyone AI rekrutiert erfahrene Backend-Entwickler (Python und JavaScript/TypeScript; praktische Kenntnisse in Java, C# oder Go) für ein Projekt mit einem führenden KI-Labor.
Qualifikationen:
- Fortgeschrittene berufliche schriftliche Englischkenntnisse
- 3–7 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung
- Ausgeprägte Kenntnisse in Python und JavaScript/TypeScript; praktische Kenntnisse in Java, C# oder Go
- Erfahrung in der Backend- oder Full-Stack-Entwicklung in Produktionssystemen
- Erfahrung mit Test-Frameworks (z. B. pytest, Jest, JUnit, xUnit, Go testing)
- Nachgewiesene Fähigkeit, große, dateiübergreifende Codebasen zu debuggen und sich in ihnen zurechtzufinden
- Erfahrung mit Code-Reviews, Refactoring und Produktionsmigrationen
Engagement: Teilzeit, projektbasierte Expertenbewertungstätigkeit
Arbeitsart: Remote
Mitwirkende werden realistische Software-Engineering-Aufgaben entwerfen und bewerten, einschließlich Fehlerbehebung, Funktionsimplementierung, Refactoring/Migration und Testgenerierung. Die Arbeit umfasst sowohl die Erstellung komplexer Coding-Szenarien als auch die Prüfung von Peer-Einreichungen auf Qualität und Genauigkeit.
Dies ist eine projektbasierte Beraterrolle. Berater werden pro Projekt bezahlt; Stundensätze sind Schätzungen basierend auf der voraussichtlichen Fertigstellungszeit. Berater gestalten ihren eigenen Zeitplan, stellen ihre eigenen Tools bereit und können gleichzeitig Dienstleistungen für andere Anbieter/Arbeitgeber erbringen (vorbehaltlich der Regelungen dieser Anbieter).
Verantwortlichkeiten:
Mitwirkende werden:
- Mehrdateiige Coding-Aufgaben in den Bereichen Fehlerbehebung, Funktionsentwicklung, Refactoring und Testing entwerfen und implementieren
- Klare natürlichsprachliche Spezifikationen und Referenzimplementierungen schreiben
- Unit- und Integrationstest-Suites entwickeln und erweitern
- Von Peers erstellte Aufgaben auf Korrektheit, Klarheit und Realismus prüfen
- Edge Cases, Unklarheiten und potenzielle Fehlermodi identifizieren
- Übereinstimmung zwischen Spezifikationen, Code und erwarteten Ergebnissen sicherstellen
Erwartete Ergebnisse:
- Hochwertige, produktionsrealistische Coding-Aufgaben
- Vollständige und korrekte Referenzimplementierungen
- Robuste Testabdeckung und Validierungsartefakte
- Strukturiertes, umsetzbares Peer-Review-Feedback