Kotlinチームリード

最大$65/時間SME Careersリモート米国在住者のみ

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概要

KotlinのAI訓練プロジェクトの品質保証を統括し、AI生成のKotlinコードやトレーナーの作業をレビューして文書でフィードバックします。Kotlin、Android、JVM、コードレビュー、QA、技術指導の実務経験3年以上と高い英語力が必要です。直ちに開始するプロジェクトはありません。

AIが元の求人情報をもとに作成した要約です。

  • 掲載日:2026年11月9日

この求人について

この時間給・リモートのコントラクター職では、Kotlin品質保証リード(QAL)として、KotlinのAIトレーニングプロジェクト全体における品質、一貫性、トレーナーのパフォーマンスを監督します。AIが生成したKotlinコードやトレーナー/QAの作業をレビューし、プロジェクトのガイドラインに照らして出力品質を評価し、的確な文章によるフィードバックを提供し、コントリビューターが期待される基準に従うことを確実にします。

コードの正確性、型安全性、コルーチンの動作、Android/JVMに関する理解、デバッグの正確性、可読性、保守性、パフォーマンス、セキュリティ、テストカバレッジ、フォーマット、指示への準拠、ルーブリックの遵守といった観点から作業を評価します。

この職種はSME Careersでの募集です。SME Careersは急成長中のAIデータサービス企業であり、SuperAnnotateの子会社で、世界最大級のAI企業や基盤モデルラボの多くにトレーニングデータを提供しています。あなたのKotlin品質に関するリーダーシップは、Kotlinトレーニングデータが正確で、実行可能で、イディオマティックで、明確に説明され、クライアントの期待に沿っていることを確実にするのに役立ちます。

選考プロセスは、AI面接、ドメイン固有のタスク、リクルーターとの面接で構成されます。

重要: この職種には現時点で即時のプロジェクトはありません。ただし、適格と認められた場合、関連する機会が生じた際に当社が最初に連絡する専門家の一人となります。これにより、当社の専門家ネットワークを通じて今後利用可能になるプロジェクトへのアクセスも得られます。

業務内容

  • Kotlinの項目をスポットチェックし、DMを通じて継続的なフィードバックを提供する。
  • AIが生成したKotlinコード、Android/JVMのスニペット、コルーチンのワークフロー、テスト、説明をレビューする。
  • ガイドラインの変更やKotlin固有の基準をDiscordで周知する。
  • Kotlinの構文、null安全性、コルーチン、Android/JVMのコンテキスト、テスト、パッケージ、ルーブリックの解釈に関する質問に答える。
  • 非アクティブなコントリビューターにDMを送り、アクティベーションの追跡を管理する。
  • Kotlinのドキュメント、スタイルガイド、サンプル、トラッカー、FAQ、ハニーポット、オンボーディング資料を作成する。
  • Kotlinコントリビューター向けのオンボーディング/トレーニングコールを実施する。
  • 安全でない、誤解を招く、実行不可能、または本番環境に対応していないKotlinの推奨事項にフラグを立てる。
  • 繰り返し発生する品質ギャップに基づいてQAプロセスを改善する。

求める人物像

  • コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、ITの学士号もしくは修士号、または同等の実務経験。
  • ガイドラインを理解し、明確な技術的フィードバックを提供できる高い英語力。
  • Kotlin、Android開発、JVMバックエンド開発、コードレビュー、QA、または技術的メンタリングにおける3年以上の実務経験。
  • Kotlinの構文、null安全性、データクラス、シールドクラス、ジェネリクス、拡張関数、コレクション、ラムダ、コルーチン、フロー、例外処理、Javaとの相互運用性に関する深い理解。
  • 不正確なコルーチンの使用、非イディオマティックなKotlin、安全でないnull処理、欠陥のあるロジック、実行不可能なコード、ハルシネーションによるAPI、不完全な説明といった問題を特定できる能力。
  • Android、Jetpack Compose、Gradle、Ktor、Spring Boot、JUnit、MockK、Espresso、Kotlin Flow、GitHub、CI/CD、アプリアーキテクチャパターンに関する知識があることが望ましい。
  • トレーナー、エンジニア、レビュアー、QAのリモートチームをリードまたはサポートした経験があることが強く望ましい。
  • Discord、Googleスプレッドシート、Googleドキュメント、トラッカー、ダッシュボード、GitHub、PMシステムの使用に慣れていること。
  • 高い組織力を持ち、スタイルガイド、トラッカー、FAQ、ハニーポット、キャリブレーションタスク、オンボーディング資料を維持管理できること。
  • AIトレーニング、LLM評価、コードQA、またはルーブリックに基づくコードレビューの経験があることが大きなプラス。

スキル

LLM評価コードレビューテストコルーチンKotlinKotlin QAJVMAIトレーニングAndroidトレーナーフィードバック
応募者の所在国
米国在住者のみ

この求人では応募者が米国に居住している必要があります。その他の要件は掲載元の求人でご確認ください。

勤務形態
リモート
求人に記載された勤務地
指定なし
初回掲載
2026-11-09
最終確認

この報酬の比較

エンジニアリング:各プラットフォームの一般的な時給(2026年11月)

この案件 最大$65/時間全プラットフォームの一般的な時給 $76/時間

  • micro1$68/時間41件中央50%の案件:$40–$94/時間
  • Mercor$78/時間25件中央50%の案件:$55–$93/時間

2026年11月に掲載された時給制の案件66件に基づきます。タスク単位・プロジェクト単位の報酬は含みません。報酬は各プラットフォームが設定します。

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