Ingénieur Full Stack (Node.js et React)

En tant qu'ingénieur Full Stack (Node.js + React), vous travaillerez à distance et sur une base horaire pour examiner du code full-stack généré par l'IA, des conceptions de systèmes et des explications techniques, ainsi que pour produire des implémentations de référence de haute qualité et un raisonnement étape par étape pour des problèmes d'ingénierie complexes. Vous évaluerez les solutions sous l'angle de l'exactitude, de la clarté, de la sécurité, des performances, de l'évolutivité et du respect des consignes ; vous identifierez les problèmes liés à la conception d'API, à l'authentification et à l'autorisation, à la modélisation des données, au rendu et à l'état dans React, au comportement du runtime Node.js, à l'asynchronisme et à la concurrence, à la gestion des erreurs, aux tests et à l'observabilité ; vous vérifierez l'exactitude des informations techniques ; vous rédigerez des explications de haute qualité et des solutions modèles illustrant les meilleures pratiques ; enfin, vous évaluerez et comparerez plusieurs réponses d'IA en fonction de leur exactitude et de la qualité de leur raisonnement.

Ce rôle de contractant entièrement à distance, rémunéré à l'heure, est proposé par SME Careers, une entreprise de services de données d'IA en forte croissance et filiale de SuperAnnotate, qui fournit des données d'entraînement en IA à nombre des plus grandes entreprises d'IA et laboratoires de modèles de fondation au monde. Votre expertise front-end contribuera directement à améliorer les principaux modèles d'IA mondiaux utilisés par des millions de développeurs à travers le monde.

Important :
Il n'y a pas de projet immédiat pour ce poste ; cependant, si votre profil correspond, vous ferez partie des premiers experts que nous contacterons lorsque des opportunités pertinentes se présenteront. Cela vous donnera également accès à de futurs projets disponibles au sein de notre réseau d'experts.

Responsabilités

• Développer du contenu d'entraînement pour l'IA : créer des invites détaillées sur des sujets full-stack et rédiger des réponses de référence de haute qualité pour guider l'apprentissage de l'IA.
• Optimiser les performances de l'ia : évaluer et classer les réponses de l'IA afin d'améliorer l'exactitude, la sécurité, les performances et la maintenabilité.
• Garantir l'intégrité des modèles : tester les sorties de l'IA pour détecter les inexactitudes ou les recommandations non sécurisées, et valider la fiabilité dans des cas d'utilisation réels.

Prérequis

• Diplôme de licence ou supérieur en informatique, génie logiciel ou dans un domaine technique étroitement lié (ou expérience pratique équivalente).
• Plus de 4 ans d'expérience professionnelle dans le développement d'applications web en production, incluant le backend en Node.js et le frontend en React.
• Solide maîtrise de TypeScript pour les bases de code backend et frontend.
• Expertise backend en Node.js : modèles asynchrones, comportement de la boucle d'événements, conception d'API, validation, gestion des erreurs, sécurité et tâches/files d'attente en arrière-plan.
• Expertise frontend en React : hooks, modèles de composants, gestion d'état, optimisation des performances, formulaires et bases de l'accessibilité.
• Expérience dans la conception et l'exploitation de couches de données : PostgreSQL/MySQL et/ou MongoDB, conception de schémas, migrations, indexation et optimisation des requêtes.
• Expérience avec les flux d'authentification : sessions vs JWT, cookies, bases d'OAuth/OIDC, concepts RBAC/ABAC et gestion sécurisée des secrets.
• Solide culture des tests : tests unitaires, d'intégration et E2E (par exemple, Jest/Vitest, React Testing Library, Playwright/Cypress) et flux de travail CI/CD.
• Familiarité avec les outils de la pile moderne : Express/Fastify/NestJS, ORM (Prisma/TypeORM) et frameworks React (Next.js est un plus).
• Maîtrise minimale de l'anglais de niveau C1 (écrit et parlé), avec la capacité de rédiger des explications techniques claires et de suivre des directives détaillées en anglais.
• Une expérience préalable dans l'entraînement de données pour l'IA, l'annotation ou l'évaluation de contenu technique généré par l'IA constitue un atout majeur.
• Grand souci du détail et approche méthodique pour évaluer la qualité du raisonnement et identifier des problèmes subtils dans du code full-stack complexe.