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Suche Stellen nach Beruf, Fähigkeit und Standort. Prüfe die Anforderungen, bevor du deine Bewerbung vorbereitest.

Eine gute Stellensuche endet nicht bei einem interessanten Titel. Vergleiche Aufgaben, Anforderungen und Arbeitsbedingungen mit deiner Erfahrung. Dieser Leitfaden hilft dir, passende Möglichkeiten auszuwählen, relevante Unterlagen vorzubereiten und zu prüfen, wo du deine Bewerbung einreichen kannst.

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Senior Software Engineer

Emetlab

Remote-Arbeit

Standort
Remote (Worldwide)
Arbeitszeit
Full Time
Veröffentlicht
13. Okt. 2026

Prüfe vor der Bewerbung auf der Website des Arbeitgebers, ob die Stelle noch offen ist und welche Bedingungen gelten.

Stellenbeschreibung

Die Oberfläche ist auf Deutsch. Die Titel und Beschreibungen der Arbeitgeber bleiben in ihrer ursprünglichen Veröffentlichungssprache, die Englisch sein kann.

About the Job The Opportunity As a Senior Software Engineer at Emetlab, you will design and build the systems that power elite AI training data infrastructure serving frontier laboratories, Fortune 500 enterprises, and sovereign AI programmes worldwide. Emetlab is an AI data infrastructure company delivering expert-produced, rigorously validated datasets and end-to-end AI solutions that transform good models into exceptional ones. In this role, you will take ownership of critical platform systems, from data pipeline architecture and contributor tooling to quality assurance automation and client delivery infrastructure. You will lead technical initiatives, mentor junior engineers, and make architectural decisions that scale with the demands of a global operation spanning 5,000+ domain experts, 100+ languages, and 12 specialised dataset domains. This is an opportunity to do meaningful engineering work at the foundation of AI's most critical bottleneck, where the systems you architect and the code you write will directly determine the quality of training data behind the world's most advanced models. What You'll Do Design, build, and maintain scalable services, APIs, and data pipelines that power Emetlab's global data production and delivery infrastructure. Develop and optimise systems that support multi-stage quality assurance, expert contributor workflows, and high-throughput data processing across diverse domains. Own features and systems end-to-end, from technical design and implementation through to testing, deployment, and monitoring. Lead architectural decisions that ensure platform reliability, security, and scalability as our contributor network and client base grow. Mentor and elevate junior and mid-level engineers through code reviews, pairing, and architectural guidance. Collaborate cross-functionally with data operations, AI/ML, and product teams to deliver infrastructure that meets the precision demands of frontier AI development. Contribute to infrastructure and DevOps practices including CI/CD pipelines, containerisation, and cloud deployment at scale. What You'll Need to Succeed 4+ years of professional software engineering experience, with strong proficiency in one or more languages such as Python, C#, Java, TypeScript, or Go. Proven experience designing and building production-grade APIs, services, and distributed systems that operate at scale. Familiarity with cloud platforms (AWS, GCP, or Azure), containerisation (Docker, Kubernetes), and modern deployment practices. Experience working with databases (relational and/or NoSQL), caching layers, messaging systems, and data pipeline tooling. A strong engineering mindset, comfortable navigating ambiguity, making pragmatic trade-offs, and delivering with quality under pace. Experience mentoring engineers and contributing to engineering culture through technical leadership and collaboration. A collaborative disposition, comfortable working cross-functionally with data operations, AI/ML, product, and engineering teams in a fast-paced environment. Genuine interest in AI, data systems, or machine learning infrastructure is highly valued. Role Details Employment Type: Full-Time and Part-Time positions available Location: Fully Remote Stage: Growth stage, operational About Emetlab Emetlab is an AI data infrastructure company built on a single conviction: the quality ceiling of any AI system is determined by its training data, not its architecture or compute. We produce expert-crafted, rigorously validated training datasets across 12 specialised domains, delivered by a global network of over 5,000 vetted domain specialists spanning 100+ languages and 50+ specialisations. Beyond datasets, we offer end-to-end AI solutions including Fine-Tuning, RLHF & Alignment, Red Teaming, Model Evaluation, Data Annotation, Synthetic Data Generation, and Pre-Training Data Pipelines. We are not a crowd-sourcing platform. We are the data partner that matches the ambition of the teams building the next generation of AI, delivering measurable results: 42% accuracy improvements, 3x faster time-to-production, and 99.4% regulatory precision. Equal Opportunity Emetlab is an equal opportunity employer. We welcome dedicated individuals regardless of gender, race, ethnicity, national origin, age, disability, religion, sexual orientation, gender identity or expression, or veteran status. We believe that extraordinary products are built by extraordinary teams, and extraordinary teams are built on inclusion, respect, and the understanding that brilliance has no single origin. If you require accommodation during the application or interview process, please reach out to our team and we will ensure your needs are met with care. Let's build the future of AI training data, together. Originally posted on Himalayas

Suchen, vergleichen und deine Bewerbung vorbereiten

Beginne mit einem Beruf oder einer Fähigkeit, die du einsetzen möchtest. Nutze die Standort- und Berufsfilter und öffne Stellenanzeigen, um die Aufgaben zu vergleichen. Wenn du keine Ergebnisse findest, probiere einen kürzeren Suchbegriff oder entferne jeweils einen Filter.

Unterscheide notwendige Anforderungen von Wünschen. Prüfe Arbeitszeit, Vergütung und Standort, soweit sie angegeben sind. Auch Remote-Stellen können einen bestimmten Wohnsitz, eine Arbeitserlaubnis oder passende Arbeitszeiten verlangen. Bestätige die Verfügbarkeit und die vollständigen Bedingungen beim Arbeitgeber.

Wähle tatsächliche Beispiele aus deiner Erfahrung, die zu den Anforderungen passen. Erkläre deinen Beitrag und verwende nur belegbare Zahlen. Befolge die Vorgaben des Arbeitgebers und prüfe Kontaktdaten, Inhalt und PDF, bevor du die Bewerbung abschickst.

Vor dem Absenden deiner Bewerbung

Fragen zur Stellensuche

Warum sind manche Stellenanzeigen auf Englisch?

Arbeitgeber verfassen ihre eigenen Titel und Beschreibungen. Wir behalten diese Texte bei, damit Anforderungen und Bedingungen unverändert bleiben. Navigation und Leitfaden sind auf Deutsch. Findest du mit deutschen Begriffen keine Stellen, probiere auch die Bezeichnung oder Fähigkeit in der Sprache der Anzeige, etwa „software engineer“.

Kann ich bei einer Remote-Stelle aus jedem Land arbeiten?

Nicht unbedingt. Arbeitgeber können den Wohnsitz auf bestimmte Länder beschränken, eine Arbeitserlaubnis verlangen oder Arbeitszeiten vorgeben. Prüfe die Originalanzeige. Wenn diese Angaben fehlen, kläre sie mit dem Arbeitgeber, bevor du davon ausgehst, dass du von deinem Standort aus arbeiten kannst.

Was kann ich tun, wenn keine Ergebnisse erscheinen?

Versuche einen allgemeineren Titel oder eine einzelne Fähigkeit und entferne die Filter nacheinander. Unternehmen verwenden unterschiedliche Berufsbezeichnungen. Ist eine bestimmte Anzeige verschwunden, suche ihre Referenz auf der Karriereseite des Unternehmens. Weniger Filter machen eine geschlossene Stelle nicht wieder verfügbar.

Wird meine Bewerbung über ResumizeAI abgeschickt?

Die Bewerbungsschaltfläche öffnet eine externe Seite. Folge den Anweisungen des Arbeitgebers oder des Recruiting-Anbieters und bestätige dort den Versand. Ein in ResumizeAI vorbereiteter Lebenslauf ist noch keine eingereichte Bewerbung. Führt der Link nur zur Unternehmenswebsite, suche zuerst die konkrete Stelle.

Wie passe ich Lebenslauf und Anschreiben an?

Verknüpfe die Anforderungen mit Projekten, Aufgaben und Ergebnissen, die du erklären kannst. Hebe passende Erfahrung hervor, ohne Fähigkeiten oder Leistungen zu erfinden. Erläutere im Anschreiben dein Interesse anhand eines konkreten Beispiels. Beachte die verlangte Sprache und das Dateiformat und prüfe beide Dokumente vor dem Absenden.