关于此职位
作为一名 Scala 工程师，你将按小时计酬远程工作，审查 AI 生成的 Scala 代码、系统设计和技术说明，并为复杂工程问题编写高质量的参考实现和逐步推理。你将评估解决方案的正确性、清晰度、安全性、性能以及对提示的遵循程度；识别并发、分布式系统行为、JVM 性能、功能正确性和资源处理方面的错误；对技术信息进行事实核查；编写高质量的说明和示范正确方法的模型解答；并根据正确性和推理质量对多个 AI 回复进行评分和比较。 这个完全远程、按小时计酬的承包商职位隶属于 SME Careers，这是一家快速发展的 AI 数据服务公司，也是 SuperAnnotate 的子公司，为全球许多最大的 AI 公司和基础模型实验室提供 AI 训练数据——在这里，你的 Scala 和系统专业知识将直接帮助改进全球数百万开发者使用的世界顶级 AI 模型。
重要提示： 该职位目前没有立即启动的项目；但是，如果你符合条件，当相关机会出现时，你将是我们最先联系的专家之一。这还将让你有机会参与通过我们的专家网络提供的未来项目。
你的工作内容
- 开发 AI 训练内容：围绕 Scala/JVM 主题创建详细的提示，并编写高质量的参考答案以引导 AI 学习。
- 优化 AI 表现：评估 AI 回复并对其进行排名，以提升正确性、安全性、性能和上下文相关性。
- 确保模型完整性：测试 AI 输出是否存在不准确、不安全模式和偏见；在真实用例中验证可靠性。
我们期望的人选
- 计算机科学、软件工程或密切相关技术领域的学士或更高学位（或同等实践经验）。
- 4 年以上使用 Scala 构建生产系统的专业经验（后端服务、数据平台或分布式系统）。
- 精通 Scala 2.13 及以上和/或 Scala 3，包括对类型系统、隐式/给定、集合和函数式模式的深入理解。
- 扎实的 JVM 基础：内存模型、垃圾回收、性能分析、性能调优以及生产问题排查。
- 在并发和效应系统（例如 cats-effect、ZIO）和/或基于 actor 的系统（Akka/Pekko）方面有深厚经验。
- 具备在分布式环境中设计和运维服务的经验：微服务、消息传递/流处理、重试、幂等性、背压、一致性权衡。
- 扎实的测试实践（ScalaTest、MUnit、基于属性的测试如 ScalaCheck），并熟悉 CI/CD 工作流。
- 熟悉构建工具和依赖管理（sbt、Maven/Gradle 互操作）以及版本控制最佳实践。
- 最低 C1 英语水平（书面和口语），能够撰写清晰的技术说明并遵循详细的英语指南。
- 具有 AI 数据训练、标注或评估 AI 生成技术内容的经验者优先。
- 高度注重细节且有条理，能够系统地评估推理质量并识别 Scala/JVM 系统中的细微问题。