React Native Engineer

Als React Native Engineer arbeiten Sie auf Stundenbasis remote, um von KI generierten React Native-Code, Architekturen von mobilen Apps und technische Erklärungen zu überprüfen sowie qualitativ hochwertige Referenzimplementierungen und Schritt-für-Schritt-Begründungen für komplexe technische Probleme zu erstellen. Sie bewerten Lösungen hinsichtlich Korrektheit, Klarheit, Sicherheit, Leistung, Zuverlässigkeit und Einhaltung des Prompts; identifizieren Probleme bei React-Rendering/-State, Navigation, Integration nativer Module, Plattformunterschieden (iOS/Android), Leistungsengpässen, Speicherlecks, Offline-Verhalten und Release-Praktiken; überprüfen technische Informationen auf ihren Wahrheitsgehalt; verfassen hochwertige Erklärungen und Modelllösungen, die Best Practices demonstrieren; und bewerten sowie vergleichen mehrere KI-Antworten basierend auf Korrektheit und Qualität der Begründung.

Diese vollständig remote ausgeübte Auftragnehmerrolle auf Stundenbasis ist bei SME Careers angesiedelt, einem schnell wachsenden Unternehmen für KI-Datendienste und einer Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das KI-Trainingsdaten für viele der weltgrößten KI-Unternehmen und Grundlagenmodell-Labore bereitstellt. Ihre Frontend-Expertise trägt hier direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern, die von Millionen von 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 sich entsprechende Möglichkeiten ergeben. Dies verschafft Ihnen zudem Zugang zu zukünftigen Projekten über unser Expertennetzwerk.

Aufgaben

• Entwicklung von KI-Trainingsinhalten: Erstellen Sie detaillierte Prompts zu React Native-Themen und schreiben Sie hochwertige Referenzantworten zur Steuerung des KI-Lernens.
• Optimierung der KI-Leistung: Bewerten und rangieren Sie KI-Antworten, um Korrektheit, Sicherheit, Leistung und Wartbarkeit zu verbessern.
• Sicherstellung der Modellintegrität: Testen Sie KI-Ausgaben auf Ungenauigkeiten oder unsichere Empfehlungen und validieren Sie die Zuverlässigkeit anhand realer mobiler Anwendungsfälle.

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-Apps für Mobilgeräte, einschließlich React Native (mindestens 2 Jahre bevorzugt).
• Fundierte Kenntnisse in TypeScript und modernem React (Hooks, State-Management-Muster, Memoization, Rendering-Verhalten).
• Praktische Erfahrung mit den Grundlagen von React Native: Komponentenmuster, Gesten/Animationen, Listen, Bildverarbeitung, Deep Links und Benachrichtigungen (sofern zutreffend).
• Erfahrung mit Navigation und App-Struktur (z. B. React Navigation) und der sicheren Verwaltung komplexer Abläufe.
• Starkes Verständnis plattformspezifischen Verhaltens und des Debuggings unter iOS und Android (Builds, Protokolle, Profiling, Release-Probleme).
• Vertrautheit mit nativer Integration: Bridging/native Module, Berechtigungen, App-Lebenszyklus und Abhängigkeitsverwaltung (CocoaPods/Gradle).
• Leistungsorientierte Denkweise: Diagnostizieren und Beheben von Rucklern, langsamen Renders, Leistung großer Listen, Startzeit und Bundle-Größe.
• Erfahrung mit Daten und Netzwerken: Fehlerbehandlung, Wiederholungsversuche, Caching, Offline-First-Strategien und Grundlagen der sicheren Speicherung.
• Erfahrung mit Tests und Qualität: Jest, React Native Testing Library und E2E-Frameworks (Detox/Appium) sowie Vertrautheit mit CI/CD.
• Mindestens C1-Englischkenntnisse (in Wort und Schrift), mit der Fähigkeit, klare technische Erklärungen zu verfassen und detaillierten englischsprachigen Richtlinien zu folgen.
• Vorausgegangene Erfahrung mit KI-Datentraining, Annotation oder der Auswertung von KI-generierten technischen Inhalten ist ein starkes Plus.
• Hohe Detailgenauigkeit und systematische Vorgehensweise mit einem methodischen Ansatz zur Bewertung der Begründungsqualität und Identifizierung subtiler Probleme in komplexem Mobilcode.