Über die Stelle
In dieser stundenweisen Remote-Auftragnehmerrolle arbeiten Sie als C++ Quality Assurance Lead (QAL), um Qualität, Konsistenz und Trainerleistung über C++-KI-Trainingsprojekte hinweg zu überwachen. Sie prüfen 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 Arbeiten hinsichtlich Codekorrektheit, Compile-Time-Gültigkeit, Laufzeitverhalten, Speichersicherheit, Performance, algorithmischer Argumentation, Debugging-Genauigkeit, Lesbarkeit, Wartbarkeit, Formatierung, Befehlsbefolgung und Einhaltung projektspezifischer Rubriken. Diese Rolle erfordert fundierte C++-Expertise, Englischkommunikationsfähigkeiten, ausgezeichnete Detailgenauigkeit und die Fähigkeit, Qualitätsworkflows über remote technische Teams hinweg zu managen.
Diese Rolle ist bei SME Careers, einem schnell wachsenden AI-Data-Services-Unternehmen und Tochterunternehmen von SuperAnnotate, das Trainingsdaten für viele der weltweit größten KI-Unternehmen und Foundation-Model-Labs bereitstellt. Ihre C++-Qualitätsführung trägt dazu bei, dass C++-Trainingsdaten korrekt, kompilierbar, effizient, sicher, 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: Für diese Rolle gibt es kein unmittelbares Projekt; wenn Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Expertinnen und Experten, die wir kontaktieren, wenn relevante Möglichkeiten entstehen. Dies verschafft Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.
Was Sie tun werden
- Qualitätsüberwachung: C++-Items stichprobenartig prüfen, Probleme identifizieren, Feedback per DM geben und wiederkehrende oder kritische Qualitätsprobleme eskalieren.
- Code-Review: KI-generierten C++-Code, Debugging-Antworten, algorithmische Lösungen, Tests, Erklärungen und Performance-Empfehlungen bewerten.
- Trainer-/QA-Kommunikation: Mitwirkende auf Discord über Richtlinienänderungen, Workflow-Updates und C++-spezifische Review-Standards informieren.
- Fragenbearbeitung: Fragen zu Speichersicherheit, Kompilierung, Templates, STL-Nutzung, Nebenläufigkeit, Komplexität, Testing und Rubrik-Interpretation beantworten.
- Aktivierungsmanagement: Inaktive Mitwirkende per DM kontaktieren, Follow-ups verfolgen und Verfügbarkeitsprobleme melden.
- Dokumentation: C++-Style-Guides, Tracker, FAQs, Beispiele, Honeypots, Kalibrierungsaufgaben und Onboarding-Materialien erstellen und pflegen.
- Onboarding: Onboarding-/Training-Calls durchführen, die Projekt-Erwartungen, Rubriken und C++-Qualitätsstandards abdecken.
- Risikoprüfung: Unsichere, nicht kompilierbare, irreführende, ineffiziente oder nicht produktionsreife C++-Empfehlungen melden.
- Prozessverbesserung: Wiederkehrende Qualitätslücken identifizieren und skalierbare QA-Prozesse aufbauen.
Was wir suchen
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Software Engineering, Computer Engineering oder gleichwertige berufliche Erfahrung in Software Engineering.
- Fundierte Englischkenntnisse, um Richtlinien zu befolgen und klares technisches Feedback zu geben.
- 3+ Jahre Berufserfahrung in C++-Entwicklung, Systemprogrammierung, Performance Engineering, Embedded Software, Backend Engineering, Code-Review, QA oder technischem Mentoring.
- Fundiertes Verständnis moderner C++-Standards, RAII, Smart Pointer, Templates, STL-Container/-Algorithmen, Objektlebensdauer, Move-Semantik, Nebenläufigkeit, Exceptions, Speicherverwaltung und Build-Systeme.
- Fähigkeit, Probleme wie undefiniertes Verhalten, Speicherlecks, Dangling References, Race Conditions, ineffiziente Algorithmen, nicht kompilierbaren Code, halluzinierte APIs oder unvollständige Erklärungen zu identifizieren.
- Vertrautheit mit CMake, GCC/Clang/MSVC, GDB/LLDB, Sanitizern, Valgrind, GoogleTest, Catch2, Boost, GitHub, CI/CD, Profiling und statischen Analyseverfahren ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Leitung oder Unterstützung remote Teams aus Trainern, Reviewern, Ingenieuren, Coding-Mentoren oder QAs ist stark von Vorteil.
- Sicherer Umgang mit Discord, Google Sheets, Google Docs, Trackern, Dashboards, GitHub und Projektmanagementsystemen.
- Hoch organisiert und in der Lage, Style-Guides, FAQs, Tracker, 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.