Full-Stack Developer – AI Trainer (Deutschland)

🕒 vor 8 Tagen

🇩🇪 Deutschland – Remote

💵 $45 - $80 / Stunde

⏳ Vertrag

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 KI-Ingenieur

🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich

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Anyone AI

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2022

📚 Bildung

🤖 Künstliche Intelligenz

🎯 Rekrutierung

💰 €1.500.000 Pre Seed Round - Anyone AI im 2022-06

Education • Artificial Intelligence • Recruitment

Anyone AI ist ein auf Lateinamerika fokussierter Karrierebeschleuniger und eine Ausbildungsakademie, die Softwareentwickler durch intensive, remote und mentorengeleitete Programme zu KI- und Machine-Learning-Experten ausbildet. Sie kombiniert technische Kursarbeit (z. B. Track für Machine Learning Developer), berufliche Vorbereitung (Optimierung von Lebenslauf/LinkedIn, Interview-Coaching, Englischübungen) und ein platzierungsorientiertes Modell (Einkommensanteilszahlungen und Zugang zu Arbeitgeberpartnerschaften), um Absolventen zu helfen, weltweit höher bezahlte KI-Positionen zu sichern. Anyone AI betreibt außerdem einen Talentmarktplatz, der seine Community mit Unternehmen verbindet, die KI-Talente suchen.

Beschreibung

• Entwurf und Umsetzung von Aufgaben, die mehrere Dateien umfassen, in den Bereichen Fehlerbehebung (Bugfixing), Feature-Entwicklung, Refactoring und Testing • Verfassen klarer, in natürlicher Sprache formulierter Spezifikationen und von Referenzimplementierungen • Entwicklung und Erweiterung von Unit- und Integrationstest-Suites • Überprüfung von von Kolleg:innen erstellten Aufgaben auf Korrektheit, Verständlichkeit und Realitätsnähe • Identifizierung von Randfällen, Mehrdeutigkeiten und möglichen Fehlermodi • Sicherstellung der Übereinstimmung zwischen Spezifikationen, Code und erwarteten Ausgaben

🎯 Anforderungen

• Ausgezeichnete schriftliche Englischkenntnisse auf professionellem Niveau • 3–7 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung • Fundierte Kenntnisse in Python und JavaScript/TypeScript; praktische Kenntnisse in Java, C# oder Go • Erfahrung in der Backend- oder Full‑Stack-Entwicklung in produktiven Systemen • Erfahrung mit Testframeworks (z. B. pytest, Jest, JUnit, xUnit, Go testing) • Nachgewiesene Fähigkeit, in großen, mehrdateiigen Codebasen zu debuggen und sich darin zurechtzufinden • Erfahrung mit Code-Reviews, Refactoring und Migrationen in produktive Umgebungen

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