직무 소개
이 시간제 원격 계약직 역할에서는 TypeScript 품질 보증 리드(QAL)로서 TypeScript AI 훈련 프로젝트 전반의 품질, 일관성, 트레이너 성과를 감독하게 됩니다. AI가 생성한 TypeScript 코드와 트레이너/QA 작업물을 검토하고, 프로젝트 가이드라인에 따라 결과물 품질을 평가하며, 정확한 서면 피드백을 제공하고, 모든 기여자가 기대되는 품질 기준을 준수하도록 보장합니다.
코드 정확성, 타입 안전성, 추론 품질, 런타임 동작, 디버깅 정확성, 가독성, 유지보수성, 성능, 보안 인식, 테스트 커버리지, 형식, 지시 준수, 프로젝트별 루브릭 준수 여부에 대해 작업물을 평가하게 됩니다. 반복되는 품질 문제를 발견하고, 트레이너와 QA에게 업데이트를 전달하며, 온보딩을 지원하고, 문서를 유지 관리하며, 일관되게 작업하지 않는 기여자를 활성화하도록 돕게 됩니다. 이 역할은 강력한 TypeScript 전문성, 뛰어난 영어 의사소통 능력, 탁월한 세부 사항 주의력, 체계적인 의사소통, 그리고 원격 기술 팀 전반의 품질 워크플로를 관리할 수 있는 능력을 요구합니다.
이 역할은 빠르게 성장하는 AI 데이터 서비스 기업이자 SuperAnnotate의 자회사인 SME Careers에 소속되어 있으며, 세계 최대 AI 기업 및 파운데이션 모델 연구소 다수에 훈련 데이터를 제공합니다. 귀하의 TypeScript 품질 리더십은 TypeScript 훈련 데이터가 정확하고, 타입 안전하며, 실행 가능하고, 논리적으로 타당하고, 명확하게 설명되고, 잘 문서화되며, 고객 기대에 부합하도록 보장함으로써 세계 최고의 AI 모델 개선에 직접 기여하게 됩니다.
선발 과정은 AI 인터뷰, 도메인 특화 과제, 채용 담당자와의 인터뷰로 구성됩니다.
중요: 이 역할에 대한 즉시 프로젝트는 없습니다. 다만, 자격을 갖추신 경우 관련 기회가 생기면 가장 먼저 연락드릴 전문가 중 한 명이 되실 것입니다. 또한 이를 통해 당사 전문가 네트워크를 통해 이용 가능한 향후 프로젝트에 접근하실 수 있습니다.
수행 업무
- 품질 모니터링: TypeScript 항목을 무작위 점검하고, 품질 문제를 식별하며, DM을 통해 지속적인 피드백을 제공하고, 반복되거나 중대한 문제를 에스컬레이션합니다.
- 코드 리뷰: AI가 생성한 TypeScript 코드, 타입 정의, 디버깅 응답, 구현 설명, 프런트엔드/백엔드 스니펫, 테스트, 단계별 추론을 정확성, 타입 안전성, 명확성 측면에서 평가합니다.
- 트레이너 및 QA 소통: Discord를 통해 새 항목 가이드라인, 프로젝트 변경 사항, 워크플로 업데이트, 품질 기대치, TypeScript 관련 리뷰 기준을 트레이너와 QA에게 전달합니다.
- 질문 처리: 트레이너/QA 질문에 명확하고 신속하게 응답하며, 특히 타입 안전성, 추론, 제네릭, 엄격 모드, 비동기 로직, 브라우저 vs Node.js 환경, 프레임워크, 테스트, 엣지 케이스, 루브릭 해석과 관련된 질문을 처리합니다.
- 트레이너/QA 활성화 관리: 비활성 상태이거나 작업하지 않는 기여자에게 DM을 보내고, 활성화를 독려하며, 후속 조치를 추적하고, 필요 시 가용성 문제를 보고합니다.
- 문서화: 스타일 가이드, 트래커, FAQ, 품질 노트, 예시, 허니팟, 캘리브레이션 과제, 온보딩 자료를 포함한 TypeScript 프로젝트 문서를 작성하고 유지 관리합니다.
- 온보딩 및 훈련: 트레이너 및 QA와 함께 온보딩/훈련 통화를 일정 조정하여 진행하고, 프로젝트 기대치, 워크플로, 루브릭, 품질 기준, TypeScript 관련 리뷰 요건을 설명합니다.
- 품질 정렬: 모든 트레이너와 QA가 TypeScript 리뷰 가이드라인을 일관되게 적용하고 프로젝트가 발전함에 따라 업데이트를 이해하도록 보장합니다.
- 위험 및 보안 검토: 특히 타입 우회, 안전하지 않은 캐스트, 의존성 사용, 인증, 데이터 처리, 프로덕션 준비와 관련하여 안전하지 않거나, 오해를 유발하거나, 보안에 취약하거나, 지나치게 확신에 찬 코드 권장 사항을 표시합니다.
- 프로세스 개선: 반복되는 품질 격차를 식별하고, 워크플로 개선을 제안하며, TypeScript AI 훈련 프로젝트를 위한 확장 가능한 QA 프로세스 구축을 지원합니다.
자격 요건
- 컴퓨터 과학, 소프트웨어 공학, 정보 기술 또는 이와 밀접한 관련 분야의 학사 또는 석사 학위; 그에 상응하는 전문 소프트웨어 엔지니어링 경력도 고려될 수 있습니다.
- 프로젝트 가이드라인을 따르고, 팀과 소통하며, 영어로 명확한 기술 피드백을 제공할 수 있는 강력한 영어 이해력.
- TypeScript 개발, JavaScript 개발, 프런트엔드 엔지니어링, Node.js를 사용한 백엔드 개발, 풀스택 엔지니어링, 코드 리뷰, 소프트웨어 QA, 기술 멘토링 또는 관련 워크플로 분야에서 3년 이상의 전문 경력.
- 정적 타이핑, 인터페이스, 타입 별칭, 제네릭, 유니온/인터섹션, 내로잉, 추론, 매핑된 타입, 조건부 타입, 유틸리티 타입, 엄격 모드, 모듈 시스템, 타입 안전 API 설계와 같은 핵심 TypeScript 개념에 대한 강한 이해.
- 프로미스, async/await, 이벤트 루프, 클로저, 스코프, 모듈, 오류 처리, 최신 ECMAScript 기능을 포함한 JavaScript 런타임 동작에 대한 강한 이해.
- 상세한 루브릭에 따라 TypeScript 콘텐츠를 평가하고 잘못된 로직, 실행 불가능한 코드, 타입 오류, 안전하지 않은 any 사용, 결함이 있는 추론, 누락된 엣지 케이스, 잘못된 비동기 처리, 보안 위험, 환각된 API, 불완전한 설명과 같은 문제를 식별할 수 있는 능력.
- Node.js, React, Next.js, Express/NestJS, npm/yarn/pnpm, Jest, Vitest, Playwright, ESLint, Prettier, Vite, Webpack, tsconfig, GitHub 워크플로와 같은 일반적인 TypeScript 생태계 및 도구에 대한 친숙함이 선호됩니다.
- 트레이너, 어노테이터, 리뷰어, 엔지니어, 기술 작가, 코딩 멘토, QA로 구성된 원격 팀을 이끌거나 지원한 경력이 강력히 선호됩니다.
- Discord, Google Sheets, Google Docs, 트래커, 대시보드, GitHub, 프로젝트 관리 시스템과 같은 도구를 사용하여 빠르게 변화하는 원격 환경에서 편안하게 작업할 수 있는 능력.
- 세부 사항 지향적이고 조직력이 뛰어나며, 스타일 가이드, FAQ, 트래커, 온보딩 자료, 허니팟, 캘리브레이션 과제 및 기타 품질 문서를 유지 관리할 수 있는 능력.
- AI 훈련, 데이터 어노테이션, 대규모 언어 모델, 프롬프트/응답 평가, 코드 콘텐츠 QA, 또는 루브릭 기반 LLM 평가 경험이 있으면 큰 장점입니다.