Ingénieur JavaScript

En tant qu'ingénieur JavaScript rémunéré à l'heure et entièrement en télétravail pour l'entraînement de données IA, vous réviserez du code et des explications complexes générés par l'IA ou en générerez de nouveaux, évaluerez la qualité du raisonnement et la résolution de problèmes étape par étape, et fournirez des retours d'experts qui aident les modèles à produire des réponses précises, logiques et clairement expliquées. Vous évaluerez les solutions quant à leur exactitude, leur clarté et leur conformité au prompt, identifierez les erreurs de méthodologie ou de compréhension conceptuelle, vérifierez les faits, rédigerez des explications et des solutions de modèles de haute qualité démontrant des méthodes correctes, et évaluerez et comparerez plusieurs réponses d'IA en fonction de leur exactitude et de la qualité du raisonnement. Ce rôle 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 pour bon nombre des plus grandes entreprises d'IA et laboratoires de modèles de fondation au monde. Votre travail contribuera directement à améliorer les principaux modèles d'IA du monde tout en vous offrant la flexibilité d'un travail contractuel à distance percutant et soucieux du détail.

Important :
Il n'y a pas de projet immédiat pour ce rôle ; cependant, si vous êtes qualifié, 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 via notre réseau d'experts.

Responsabilités

• Développer du contenu d'entraînement pour l'IA : créer des prompts détaillés sur divers sujets et des réponses pour guider l'apprentissage de l'IA, en veillant à ce que les modèles reflètent une compréhension approfondie de sujets divers.
• Optimiser les performances de l'IA : évaluer et classer les réponses de l'IA pour améliorer l'exactitude, la fluidité et la pertinence contextuelle du modèle.
• Garantir l'intégrité du modèle : tester les modèles d'IA pour détecter d'éventuelles inexactitudes ou biais, en validant leur fiabilité dans tous les cas d'utilisation.

Prérequis

• Minimum de 2 ans et plus d'expérience professionnelle avec JavaScript dans des environnements de production.
• Solide compréhension des fermetures (closures), d'async/await, de l'héritage par prototype et du comportement de la boucle d'événements (event loop) de JavaScript, avec une maîtrise approfondie du Vanilla JavaScript moderne (ES6/ES2015+).
• Capacité avérée à évaluer l'exactitude, la lisibilité et les performances du code JavaScript, y compris l'identification de logiques subtiles et de cas limites (edge cases).
• Expérience pratique en génie logiciel, de préférence dans des rôles impliquant la revue de code, le mentorat ou des discussions de conception technique.
• Expérience significative dans l'utilisation de LLMs ou d'assistants de codage IA lors de la programmation, combinée à un esprit critique pour valider leur production.
• Excellentes compétences rédactionnelles en anglais, capables de produire des explications techniques claires, concises et pédagogiques.
• Solide maîtrise d'au moins un framework frontend majeur (tel que React, Angular ou Vue.js) ou d'un environnement d'exécution backend (tel que Node.js avec Express ou NestJS).
• Diplôme minimum de licence (Bachelor) en informatique ou dans un domaine technique étroitement apparenté.
• Une expérience préalable en matière d'entraînement de données IA, d'annotation de données ou d'évaluation de contenu technique généré par l'IA constitue un atout majeur ; une maîtrise de l'anglais niveau C1 minimum et un style de travail très axé sur les détails sont requis.
• Préféré : contributions ou PR fusionnées dans des projets open-source JavaScript ou TypeScript, familiarité avec les bundlers et les outils (Webpack, Vite, Rollup), intégration frontend, backend et comportement d'exécution Node.js, révision de couches d'API typées, de DTOs ou de conceptions pilotées par schémas, et expérience dans l'évaluation de la logique frontend, des modèles asynchrones et de la gestion d'état.