この求人について
Anyone AIは、オープンソースリポジトリに由来する実世界のソフトウェアエンジニアリングタスクのレビューと評価に特化したプロジェクトのために、経験豊富なソフトウェアエンジニアを募集しています。
この仕事では、実際のGitHub issueやpull requestに基づくコーディングタスクが、技術的に妥当で、再現可能で、適切にテストされ、プロのソフトウェアエンジニアが日々解決する問題を代表しているかを評価します。
担当する業務
以下のようなソフトウェアエンジニアリングタスクをレビューします：
- 実世界のバグ修正および機能実装
- オープンソースリポジトリとpull request
- ユニットテストとテストカバレッジ
- リポジトリのセットアップと依存関係管理
- 再現性と環境設定
- タスクの難易度と複雑さ
- 複数ファイルおよびモジュール横断的なコード変更
- 技術的フィードバックと品質評価
タスクが明確に仕様化され、技術的に解決可能で、十分なテストに裏付けられ、フレーキーテスト、不足した依存関係、曖昧な要件、環境依存の挙動といった問題がないかを判断します。
求める人材
- 3年以上のプロフェッショナルなソフトウェアエンジニアリング経験
- 大規模で複数ファイルにわたるコードベースの扱いに強い経験
- pull requestのレビュー、問題のデバッグ、プロダクションコードの保守の経験
- ユニットテストとテストカバレッジに関する深い理解
- 実装アプローチを不必要に制限することなく、テストがソリューションを正しく検証しているかを評価できる能力
- 依存関係管理、環境構築、再現性に関する経験
- GitおよびGitHubベースの開発ワークフローに関する深い理解
- 複雑な技術的問題を分析し、明確な文章でフィードバックを提供できる能力
歓迎するスキル
- オープンソースプロジェクトへの貢献または保守
- SWE-Bench、SWE-Bench Verified、または類似のコーディングベンチマークの経験
- Django、Flask、scikit-learn、SymPy、matplotlib、requests、pytestなどの主要なPythonオープンソースプロジェクトの経験
- Docker、CI/CD、pip、conda、または依存関係のピン留めの経験
- テストフィクスチャ、テスト分離、プロパティベーステストに関する知識
- 技術評価の設計またはコーディングチャレンジのレビュー経験
- AI/ML評価、データキュレーション、RLHF、またはベンチマーク開発の経験
担当する責任
- 実際のGitHub issueやpull requestに由来するコーディングタスクをレビューする
- 問題文と成功基準が明確かつ完全かを評価する
- ユニットテストの正確性、カバレッジ、堅牢性を評価する
- フレーキーテスト、不足した依存関係、バージョン競合、環境問題を特定する
- タスクが環境をまたいで確実に再現できるかを判断する
- 各タスクの実世界での難易度と複雑さを評価する
- タスクを承認、改善、除外すべきかについて明確な推奨事項を提供する
契約条件
勤務形態：リモート 契約形態：パートタイム、プロジェクトベースのコンサルティング フォーカス：ソフトウェアエンジニアリング、オープンソースコードレビュー、テスト、技術評価
この職種は、複雑なコードベースのデバッグ、pull requestのレビュー、オープンソースソフトウェアの扱い、そしてソフトウェアエンジニアリングの問題がどう設計されていれば優れているかを評価することを楽しむ経験豊富なエンジニアに最適です。