Mexique
Lenovo
Anyone AI
Développeur Backend (Argentine)
À distanceMexique
Mexico City, Mexique
JavaScriptTypeScriptPythonJavaC#Go
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À propos du poste
Anyone AI recrute des Développeurs Backend qualifiés en Argentine (Python et JavaScript/TypeScript ; connaissance pratique de Java, C#, ou Go) pour travailler sur un projet avec un laboratoire d'IA de premier plan.
Qualifications
- Maîtrise écrite avancée de l'anglais professionnel
- 2–5 années d'expérience professionnelle en ingénierie logicielle
- Solide maîtrise de Python et JavaScript/TypeScript ; connaissance pratique de Java, C#, ou Go
- Expérience en développement Backend ou full-stack sur des systèmes de production
- Expérience avec des frameworks de test (par ex., pytest, Jest, JUnit, xUnit, tests Go)
- Capacité avérée à déboguer et à naviguer dans de grandes bases de code multi-fichiers
- Expérience des revues de code, du refactoring et des migrations en production
Engagement : Travail d'évaluation d'expert à temps partiel, basé sur projet
Type de travail : À distance
Les contributeurs concevront et évalueront des tâches réalistes d'ingénierie logicielle, y compris la résolution de bugs, l'implémentation de fonctionnalités, le refactoring/migration et la génération de tests. Le travail comprendra à la fois la création de scénarios de codage complexes et la revue des soumissions des pairs pour la qualité et l'exactitude.
Il s'agit d'un rôle de consultant basé sur projet. Les consultants seront rémunérés par projet ; les tarifs horaires sont des estimations basées sur le temps d'achèvement prévu. Les consultants contrôlent leur propre emploi du temps, fournissent leurs propres outils et peuvent simultanément fournir des services à d'autres fournisseurs/employeurs (sous réserve des autorisations de ces fournisseurs).
Responsabilités
Les contributeurs devront :
- Concevoir et implémenter des tâches de codage multi-fichiers couvrant la correction de bugs, le développement de fonctionnalités, le refactoring et les tests
- Rédiger des spécifications claires en langage naturel et des implémentations de référence
- Développer et étendre des suites de tests unitaires et d'intégration
- Examiner les tâches générées par les pairs pour leur exactitude, leur clarté et leur réalisme
- Identifier les cas limites, les ambiguïtés et les modes de défaillance potentiels
- Assurer l'alignement entre les spécifications, le code et les résultats attendus
Résultats attendus
- Tâches de codage de haute qualité, réalistes en production
- Implémentations de référence complètes et correctes
- Couverture de tests robuste et artefacts de validation
- Feedback structuré et actionnable de la revue par les pairs
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