직무 소개
이 시간제 원격 계약직 역할에서, 귀하는 C# QA 리드(QAL)로서 C# AI 학습 프로젝트 전반의 품질, 일관성, 트레이너 성과를 감독하게 됩니다. AI가 생성한 C# 코드와 트레이너/QA 작업을 검토하고, 프로젝트 가이드라인에 따라 출력 품질을 평가하며, 정확한 서면 피드백을 제공하고, 기여자가 기대 품질 기준을 준수하도록 보장합니다.
귀하는 코드 정확성, 런타임 동작, .NET 생태계 이해, 타입 안전성, 비동기 동작, 디버깅 정확성, 가독성, 유지보수성, 성능, 보안, 테스트 커버리지, 포맷팅, 지시 준수, 루브릭 준수 측면에서 작업을 평가하게 됩니다.
이 역할은 빠르게 성장하는 AI 데이터 서비스 회사이자 SuperAnnotate의 자회사인 SME Careers에 소속되어 있으며, 세계 최대 AI 기업 및 파운데이션 모델 연구소 다수를 위해 학습 데이터를 제공합니다. 귀하의 C# 품질 리더십은 C# 학습 데이터가 정확하고, 실행 가능하며, 관용적이고, 안전하고, 명확하게 설명되며, 고객 기대에 부합하도록 보장하는 데 기여합니다.
선발 과정은 AI 면접, 도메인별 과제, 그리고 리크루터와의 면접으로 구성됩니다.
중요: 이 역할에 대한 즉시 프로젝트는 없습니다. 다만, 자격을 갖춘 경우 관련 기회가 발생할 때 가장 먼저 연락드릴 전문가 중 한 명이 되실 것입니다. 이는 또한 당사의 전문가 네트워크를 통해 이용 가능한 향후 프로젝트에 접근할 수 있는 기회를 제공합니다.
수행 업무
- 품질 모니터링: C# 항목을 표본 점검하고, 품질 문제를 식별하며, DM을 통해 피드백을 제공하고, 반복되거나 중대한 문제를 에스컬레이션합니다.
- 코드 리뷰: AI가 생성한 C# 코드, .NET 스니펫, API 예제, 디버깅 응답, 테스트, 아키텍처 설명, 단계별 추론을 평가합니다.
- 트레이너/QA 소통: Discord를 통해 기여자에게 가이드라인 변경, 워크플로 업데이트, C# 관련 리뷰 기준을 안내합니다.
- 질문 처리: .NET 동작, async/await, LINQ, 의존성 주입, EF Core, 테스트, 보안, 루브릭 해석에 관한 질문에 응답합니다.
- 활성화 관리: 비활성 기여자에게 DM을 보내고, 후속 조치를 추적하며, 가용성 문제를 표시합니다.
- 문서화: C# 스타일 가이드, 트래커, FAQ, 예제, 허니팟, 교정 과제, 온보딩 자료를 작성하고 유지합니다.
- 온보딩: C# 기여자를 위한 온보딩/교육 통화를 진행합니다.
- 위험 검토: 안전하지 않거나, 오해를 유발하거나, 실행 불가능하거나, 프로덕션 준비가 되지 않은 C#/.NET 권장 사항을 표시합니다.
- 프로세스 개선: 반복되는 격차를 식별하고 QA 워크플로를 개선합니다.
자격 요건
- 컴퓨터 과학, 소프트웨어 공학, IT 또는 이에 상응하는 전문 소프트웨어 엔지니어링 경험을 보유한 학사 또는 석사 학위.
- 가이드라인을 따르고 명확한 기술 피드백을 제공할 수 있는 강한 영어 이해력.
- C#/.NET 개발, 백엔드 엔지니어링, 엔터프라이즈 소프트웨어, 클라우드 개발, 코드 리뷰, QA 또는 기술 멘토링 분야에서 3년 이상의 전문 경험.
- C# 구문, OOP, LINQ, 제네릭, 컬렉션, 예외, async/await, 태스크, 의존성 주입, nullable 참조 타입, 레코드, 대리자/이벤트, .NET 런타임 동작에 대한 강한 이해.
- 잘못된 로직, 실행 불가능한 코드, 결함 있는 비동기 사용, 빈약한 오류 처리, 취약한 타입 안전성, 보안 위험, 환각된 API, 불완전한 설명과 같은 문제를 식별하는 능력.
- .NET, ASP.NET Core, Entity Framework Core, xUnit/NUnit/MSTest, Visual Studio/Rider, NuGet, Azure/AWS, Docker, GitHub, CI/CD, 로깅/관측성 도구에 대한 친숙함이 선호됩니다.
- 트레이너, 리뷰어, 엔지니어, 코딩 멘토, QA로 구성된 원격 팀을 이끌거나 지원한 경험이 강하게 선호됩니다.
- Discord, Google Sheets, Google Docs, 트래커, 대시보드, GitHub, PM 시스템 사용에 능숙함.
- 매우 체계적이며 스타일 가이드, 트래커, FAQ, 온보딩 자료, 허니팟, 교정 과제, 품질 문서를 유지할 수 있음.
- AI 학습, LLM 평가, 코드 QA, 루브릭 기반 코드 리뷰 경험이 있으면 강한 장점.