Android Engineer (Kotlin und Java)

Als Android Engineer (Kotlin / Java) arbeiten Sie auf Stundenbasis im Remote-Modus, um KI-generierte Android-Codes, mobile Architekturen und technische Erklärungen zu überprüfen. Zudem erstellen Sie hochwertige Referenzimplementierungen und schrittweise Begründungen für komplexe Engineering-Probleme. Sie bewerten Lösungen hinsichtlich Korrektheit, Klarheit, Sicherheit, Performance, Zuverlässigkeit und Einhaltung des Prompts; identifizieren Probleme bei Jetpack Compose/UI, Nebenläufigkeit (Concurrency), Threading, Speicher/Performance, App-Lebenszyklus, Netzwerk, Persistenz sowie Build- und Release-Praktiken; überprüfen technische Informationen auf Fakten; verfassen hochwertige Erklärungen und Modelllösungen, die Best Practices demonstrieren; und bewerten sowie vergleichen mehrere KI-Antworten basierend auf Korrektheit und der Qualität des logischen Denkens.

Diese vollständig remote ausgeübte Vertragsrolle auf Stundenbasis ist bei SME Careers angesiedelt, einem schnell wachsenden KI-Datendienstleistungsunternehmen und einer Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das vielen der weltweit größten KI-Unternehmen und Foundation-Model-Laboren KI-Trainingsdaten zur Verfügung stellt. Ihre Frontend-Expertise trägt hier direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern, die von Millionen Entwicklern weltweit genutzt werden.

Wichtig:
Für diese Rolle gibt es derzeit kein unmittelbares Projekt; wenn Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Experten, die wir kontaktieren, wenn entsprechende Möglichkeiten entstehen. Dies verschafft Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.

Aufgabenbereiche

• Entwicklung von KI-Trainingsinhalten: Erstellung detaillierter Prompts zu Android-Themen und Verfassung hochwertiger Referenzantworten zur Steuerung des KI-Lernens.
• Optimierung der KI-Performance: Evaluierung und Einstufung von KI-Antworten zur Steigerung von Korrektheit, Sicherheit, Leistung und Wartbarkeit.
• Sicherstellung der Modellintegrität: Testen von KI-Ausgaben auf Ungenauigkeiten oder unsichere Empfehlungen sowie Validierung der Zuverlässigkeit über reale Android-Anwendungsfälle hinweg.

Anforderungen

• Bachelor-Abschluss oder höher in Informatik, Softwaretechnik oder einem eng verwandten technischen Bereich (oder gleichwertige praktische Erfahrung).
• Mindestens 4 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung von Produktions-Android-Apps, einschließlich der Arbeit in Kotlin- und (idealerweise) Java-Codebasen.
• Expertise auf Expertenniveau in Kotlin (Kotlin 1.6+): Null-Safety, Coroutines/Flows, Sealed Types, Generics und idiomatische Muster.
• Starke Android-Grundlagen: App-Lebenszyklus, Activities/Fragments, State-Wiederherstellung, Einschränkungen für Hintergrundausführung und Berechtigungen.
• Moderne UI-Erfahrung mit Jetpack Compose und/oder Views; Fähigkeit, über Recomposition, State Hoisting und UI-Performance zu reflektieren.
• Expertise in Nebenläufigkeit: Coroutines, Flow, Threading-Best-Practices, Kündigung (Cancellation) und Vermeidung von Race Conditions/ANRs.
• Fundierte Kenntnisse von Architekturmustern: MVVM, Clean-Architecture-Konzepte, Dependency Injection (Hilt/Dagger/Koin) und Modularisierung.
• Erfahrung mit Netzwerk und Daten: Retrofit/OkHttp, Serialisierung, Caching, Offline-Strategien und Persistenz (Room/SQLite/DataStore).
• Erfahrung mit Tests und Qualität: JUnit, Instrumentierungstests, Compose-UI-Tests/Espresso, Mocking-Strategien, CI/CD (Gradle, Play-Console-Workflow).
• Sicherheitsbewusstsein: sicheres Speichern (Keystore/EncryptedSharedPreferences), Authentifizierungsabläufe, Bewusstsein für Certificate Pinning, Datenschutzberechtigungen und Umgang mit sensiblen Daten.
• Mindestens C1-Englischkenntnisse (in Wort und Schrift) mit der Fähigkeit, klare technische Erklärungen zu verfassen und detaillierten englischsprachigen Richtlinien zu folgen.
• Vorangegangene Erfahrung im Bereich KI-Datentraining, Annotation oder der Evaluierung KI-generierter technischer Inhalte ist ein starkes Plus.
• Hohes Maß an Detailgenauigkeit und systematische Vorgehensweise bei der Bewertung der Qualität von Schlussfolgerungen und dem Erkennen subtiler Probleme in komplexem Android-Code.