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Busca ofertas por puesto, competencia y ubicación. Revisa los requisitos antes de preparar tu candidatura.

Una buena búsqueda no termina al encontrar un título atractivo. Compara las tareas, los requisitos y las condiciones de cada oferta con tu experiencia. Esta guía te ayuda a crear una lista de oportunidades, preparar documentos relevantes y comprobar dónde enviar cada candidatura.

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

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Senior SWE - Python / TypeScript

Weekday AI

Trabajo remoto

Ubicación
Remote (United States)
Publicado
19 oct 2026

Confirma que la oferta sigue abierta y revisa sus condiciones en el sitio web de la empresa antes de solicitar el puesto.

Descripción del puesto

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

This role is for one of our clients Role Type: Contract Engagement Duration: 3 months Location: Remote – North America preferred Preferred Geographies: United States (approved regions) and Canada Start Date: Immediate Experience Required: 5+ years Compensation: $100–$150 per hour Availability: Minimum 4 hours per day and 20 hours per week, with at least 4 hours of overlap with Pacific Standard Time (PST) We are looking for a highly skilled Senior Software Engineer with expertise in Python, TypeScript, JavaScript, or Go to support advanced AI development and evaluation initiatives. The ideal candidate combines strong software engineering fundamentals with exceptional attention to quality, hands-on experience in preference data collection or rubric creation, and the ability to translate complex technical work into clear, actionable insights. This role is suited to engineers who can operate effectively in ambiguous, fast-paced environments, exercise sound technical judgment, and prioritize practical execution. Candidates should be able to distinguish high-quality examples from mediocre ones, articulate their reasoning, and help turn qualitative assessments into scalable evaluation processes. Prior experience working with large, complex codebases, such as Visual Studio Code (VS Code), is an advantage. Key Responsibilities Rubric Development: Design, refine, and iterate on rubrics, evaluation frameworks, and quality criteria for preference data. Data Review and Quality Assurance: Review, assess, and label data while identifying subtle inconsistencies, quality issues, and opportunities for improvement. Engineering Infrastructure: Build, maintain, and optimize pipelines and infrastructure supporting data generation, collection, processing, and evaluation workflows. Technical Documentation: Synthesize findings from data analysis and evaluation activities into concise reports, updates, recommendations, and actionable summaries. Cross-Functional Collaboration: Work closely with researchers and engineers to translate qualitative judgments into structured, repeatable, and scalable processes. Codebase Navigation: Understand, contribute to, and maintain complex software repositories while ensuring code quality, reliability, and performance. Continuous Improvement: Identify workflow inefficiencies and implement practical improvements to data quality, evaluation consistency, and engineering processes. Required Skills and Qualifications At least 5 years of professional software engineering experience with Python, particularly in building and maintaining pipelines and infrastructure, or with TypeScript, JavaScript, or Go. Hands-on experience with preference data collection, rubric creation, or developing evaluation criteria. Strong understanding of software engineering principles, code quality, debugging, and maintainable system design. Excellent written and verbal communication skills, with the ability to explain complex technical concepts clearly and concisely. Strong analytical skills and the ability to make consistent, well-reasoned quality judgments. Demonstrated ability to explain why a particular solution, example, or implementation meets a high quality standard. Comfort working independently in ambiguous environments while prioritizing execution and timely delivery. Preferred Qualifications Experience contributing to or navigating large-scale, complex open-source codebases, such as VS Code. Experience building data pipelines, developer infrastructure, or automated evaluation systems. Background in AI model evaluation, preference data workflows, data annotation, or quality assessment. Experience collaborating with AI researchers, machine learning engineers, or multidisciplinary technical teams. Education from a leading university or professional experience at a highly regarded technology company. Evaluation and Selection Process Candidates will undergo the following evaluation stages: Application and Screening: Submit an application and complete the required screening questions. AI Interview: Complete an AI-based interview. Coding Challenge: Demonstrate technical proficiency through a coding assessment. Technical and Cultural Interview: Participate in an approximately 30-minute discussion covering technical expertise, communication, judgment, and collaboration. Final Review: Complete the final candidate evaluation and selection process. Additional Requirements A LinkedIn profile is mandatory and must be included in the candidate's resume. Candidates from leading technology companies and top-tier universities are strongly preferred. Candidates must not currently be employed by Microsoft. Applicants should be able to commit to the required weekly hours and PST overlap for the full contract duration.

Busca, compara y prepara tu candidatura

Empieza con un puesto o una competencia que quieras utilizar. Ajusta los filtros de ubicación y profesión y abre las ofertas para comparar sus responsabilidades. Si no encuentras resultados, prueba un término más corto o elimina un filtro cada vez.

Distingue los requisitos imprescindibles de las preferencias. Comprueba la jornada, la retribución y la ubicación cuando se indiquen. Un puesto remoto puede exigir residencia en un país, autorización para trabajar o coincidencia horaria. Confirma la oferta y las condiciones completas con la empresa.

Elige ejemplos reales de tu experiencia que respondan a los requisitos del puesto. Explica tu aportación y utiliza cifras solo cuando puedas justificarlas. Sigue las instrucciones de la empresa y revisa los datos de contacto, el contenido y el PDF antes de enviar la candidatura.

Antes de enviar tu candidatura

Preguntas sobre la búsqueda de empleo

¿Por qué algunas ofertas están en inglés?

Las empresas publican sus propios títulos y descripciones. Conservamos ese texto para no alterar requisitos o condiciones. La navegación y esta guía están en español. Si una búsqueda en español no encuentra ofertas, prueba también el título o la competencia en el idioma del anuncio, por ejemplo «software engineer».

¿Un puesto remoto permite trabajar desde cualquier país?

No necesariamente. La empresa puede limitar los países de residencia, exigir autorización para trabajar o fijar un horario. Comprueba estos puntos en la oferta original. Si no aparecen, consúltalos con la empresa antes de asumir que puedes trabajar desde tu ubicación.

¿Qué hago si no aparecen resultados?

Prueba un título más general o una sola competencia y elimina los filtros de uno en uno. Los nombres de los puestos varían entre empresas. Si una oferta concreta ha desaparecido, busca su referencia en la página de empleo de la empresa; ampliar los filtros no recupera una vacante cerrada.

¿La candidatura se envía desde ResumizeAI?

El botón de solicitud abre un destino externo. Sigue las instrucciones de la empresa o del proveedor de selección y confirma allí el envío. Preparar un currículum en ResumizeAI no equivale a presentar una candidatura. Si el enlace solo abre la web de la empresa, busca la vacante antes de continuar.

¿Cómo adapto el currículum y la carta de presentación?

Relaciona los requisitos con proyectos, tareas y resultados que puedas explicar. Destaca lo relevante sin inventar experiencia ni copiar competencias que no tienes. En la carta, explica tu interés y aporta un ejemplo concreto. Respeta el idioma y el formato pedidos y revisa ambos documentos antes de enviarlos.