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、C#品質保証リード（QAL）として、C# 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C#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品質基準に従っていることを確認します。
コードの正確性、実行時の動作、.NETエコシステムへの理解、型安全性、非同期動作、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、ルーブリックへの適合性について作業を評価します。
この役割は、急成長中のAIデータサービス企業でありSuperAnnotateの子会社であるSME Careersに所属します。同社は世界最大級の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C#品質リーダーシップにより、C#トレーニングデータが正確で、実行可能で、慣用的で、安全で、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保するのに貢献します。
選考プロセスにはAI面接、ドメイン固有のタスク、リクルーターとの面接が含まれます。
重要： この役割には現時点で具体的なプロジェクトはありませんが、資格を満たしている場合、関連する機会が生じた際に最初にご連絡する専門家の一人となります。また、これにより当社の専門家ネットワークを通じて利用可能な将来のプロジェクトにもアクセスできるようになります。
業務内容
- 品質モニタリング：C#項目をスポットチェックし、品質問題を特定し、DMでフィードバックを提供し、繰り返し発生する問題や重大な問題をエスカレーションします。
- コードレビュー：AIが生成したC#コード、.NETスニペット、API例、デバッグ応答、テスト、アーキテクチャの説明、ステップバイステップの推論を評価します。
- トレーナー/QAとのコミュニケーション：ガイドラインの変更、ワークフローの更新、C#固有のレビュー基準について、Discordでコントリビューターに最新情報を伝えます。
- 質問対応：.NETの動作、async/await、LINQ、依存性注入、EF Core、テスト、セキュリティ、ルーブリックの解釈に関する質問に回答します。
- アクティベーション管理：非アクティブなコントリビューターにDMを送り、フォローアップを追跡し、稼働可能性の問題をフラグします。
- ドキュメント作成：C#スタイルガイド、トラッカー、FAQ、例、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作成・維持します。
- オンボーディング：C#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します。
- リスクレビュー：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C#/.NETの推奨事項をフラグします。
- プロセス改善：繰り返し発生するギャップを特定し、QAワークフローを改善します。
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、または同等の実務ソフトウェアエンジニアリング経験を持つ学士号または修士号。
- ガイドラインに従い、明確な技術フィードバックを提供できる強い英語力。
- C#/.NET開発、バックエンドエンジニアリング、エンタープライズソフトウェア、クラウド開発、コードレビュー、QA、または技術メンタリングにおける3年以上の実務経験。
- C#の構文、OOP、LINQ、ジェネリクス、コレクション、例外、async/await、タスク、依存性注入、null許容参照型、レコード、デリゲート/イベント、.NETランタイムの動作に関する強い理解。
- 誤ったロジック、実行不可能なコード、不適切な非同期使用、不十分なエラーハンドリング、弱い型安全性、セキュリティリスク、ハルシネーションされたAPI、不完全な説明などの問題を特定できる能力。
- .NET、ASP.NET Core、Entity Framework Core、xUnit/NUnit/MSTest、Visual Studio/Rider、NuGet、Azure/AWS、Docker、GitHub、CI/CD、ロギング/オブザーバビリティツールへの familiarity が望ましい。
- トレーナー、レビュアー、エンジニア、コーディングメンター、QAのリモートチームを率いた、またはサポートした経験が強く望ましい。
- Discord、Google Sheets、Google Docs、トラッカー、ダッシュボード、GitHub、PMシステムを快適に使用できる。
- 高い組織力があり、スタイルガイド、トラッカー、FAQ、オンボーディング資料、ハニーポット、キャリブレーションタスク、品質ドキュメントを維持できる。
- AIトレーニング、LLM評価、コードQA、またはルーブリックベースのコードレビューの経験があれば大きなプラス。