México
Lenovo
Anyone AI
Desarrollador Backend (Argentina)
RemotoMéxico
Mexico City, México
JavaScriptTypeScriptPythonJavaC#Go
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Anyone AI está reclutando Desarrolladores Backend cualificados en Argentina (Python y JavaScript/TypeScript; conocimiento práctico de Java, C#, o Go) para trabajar en un proyecto con un laboratorio líder de IA.
Cualificaciones
- Dominio avanzado de inglés escrito profesional
- 2–5 años de experiencia profesional en ingeniería de software
- Sólida competencia en Python y JavaScript/TypeScript; conocimiento práctico de Java, C#, o Go
- Experiencia en desarrollo Backend o full-stack en sistemas de producción
- Experiencia con frameworks de testing (p. ej., pytest, Jest, JUnit, xUnit, Go testing)
- Capacidad demostrada para depurar y navegar bases de código grandes y de múltiples archivos
- Experiencia con revisiones de código, refactorización y migraciones a producción
Compromiso: Trabajo de evaluación de expertos a tiempo parcial y basado en proyectos
Tipo de trabajo: Remoto
Los colaboradores diseñarán y evaluarán tareas realistas de ingeniería de software, incluyendo resolución de errores, implementación de funcionalidades, refactorización/migración y generación de pruebas. El trabajo incluye tanto la creación de escenarios de codificación complejos como la revisión de envíos de compañeros para garantizar la calidad y la precisión.
Este es un puesto de consultor basado en proyectos. Los consultores recibirán el pago por proyecto; las tarifas por hora son estimaciones basadas en el tiempo previsto de finalización. Los consultores controlan su propio horario, proporcionan sus propias herramientas y pueden prestar servicios simultáneamente a otros proveedores/empleadores (sujeto a las políticas de dichos proveedores).
Responsabilidades
Los colaboradores deberán:
- Diseñar e implementar tareas de codificación de múltiples archivos en corrección de errores, desarrollo de funcionalidades, refactorización y pruebas
- Escribir especificaciones claras en lenguaje natural e implementaciones de referencia
- Desarrollar y ampliar conjuntos de pruebas unitarias y de integración
- Revisar tareas generadas por compañeros en cuanto a corrección, claridad y realismo
- Identificar casos límite, ambigüedades y posibles modos de fallo
- Garantizar la alineación entre especificaciones, código y resultados esperados
Resultados esperados
- Tareas de codificación de alta calidad y realistas para producción
- Implementaciones de referencia completas y correctas
- Cobertura de pruebas robusta y artefactos de validación
- Feedback estructurado y accionable de revisiones de compañeros
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