次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

検索結果: 14,070

← 検索結果に戻る

Senior SWE - Python / TypeScript

Weekday AI

リモート勤務

勤務地
Remote (United States)
掲載日
2026年10月19日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

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.

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。