Über die Stelle
Über die Rolle
Alignerr baut einen Datensatz aus Expertenaufgaben auf, mit denen fortgeschrittene KI-Agenten bei realer Engineering-Arbeit in Unternehmen trainiert und bewertet werden. Als Aufgabenautor entwirfst und kalibrierst du authentische Engineering-Herausforderungen – Diagnose fehlschlagender Integrationen anhand von Logs, Nachverfolgung von Bugs durch Codebasen sowie Schreiben und Verifizieren echter Fixes –, die leistungsfähige KI-Agenten wirklich an ihre Grenzen bringen.
Londons Engineering-Szene umfasst Fintech, Enterprise-SaaS und Deep-Tech – und diese Rolle ist für Softwareentwickler:innen gemacht, die in diesem Umfeld tätig sind. Wenn du echte Systeme debuggst, Infrastrukturcode schreibst und verstehst, wie ein Produktionsfehler tatsächlich aussieht, ist deine Expertise genau das, was wir brauchen.
- Organisation: Alignerr
- Art: Stundenvertrag
- Standort: Remote
- Umfang: Flexibel, aufgabenbasiert
Kernaufgaben
- Realistische Engineering-Aufgaben-Prompts erstellen, die Integrationsfehler, logbasierte Fehlersuche, Bug-Nachverfolgung durch Quellcode sowie Konfigurations- oder Integrations-Fixes abdecken
- Bewertungsrubriken schreiben, die genau definieren, wie ein korrekter Fix oder eine korrekte Diagnose aussieht und wie sie verifiziert wird – einschließlich Validierung in einer Live-Umgebung, sofern zutreffend
- Aufgabenumgebungen mit realistischen Codebasen, Logs, Alerts und Systemzuständen einrichten, die einen KI-Agenten in eine plausible Engineering-Situation versetzen
- Jede Aufgabe selbst lösen – den tatsächlichen Fix schreiben und bestätigen, dass er funktioniert –, um zu validieren, dass die Aufgabe stichhaltig und die Rubrik korrekt ist
- Die Aufgabenschwierigkeit kalibrieren, indem du Codekomplexität, Logvolumen, Fehlermodi oder Ambiguität anpasst, bis die Aufgabe das Modell zuverlässig im beabsichtigten Maße fordert
- Von KI entworfene Aufgaben-Prompts oder Rubriken prüfen und korrigieren, sofern bereitgestellt
Qualifikationen
- Aktiver Software Engineer mit praktischer Erfahrung auf Industrieniveau – dies ist keine theoretische oder lehrende Rolle
- Sicherer Umgang mit Git, Versionskontroll-Workflows und Code-Review-Praktiken
- Ausgeprägte Debugging-Fähigkeiten: sicher im Lesen von Logs, im Umgang mit Observability-Tools und im Nachverfolgen von Fehlern durch eine Codebasis
- Erfahrung mit Infrastruktur-, Integrations- und Konfigurationscode (APIs, Services, Konfigurationsdateien, CI/CD)
- Fähigkeit, einen Code-Fix in einer Live- oder simulierten Umgebung zu schreiben und zu verifizieren
- Fähigkeit, präzise, überprüfbare Korrektheitskriterien für Engineering-Ergebnisse zu definieren
Von Vorteil
- Erfahrung in Software-Engineering-Kontexten von Fintech, Enterprise-SaaS oder regulierten Branchen
- Hintergrund mit Monitoring- und Observability-Plattformen wie Datadog, PagerDuty oder Grafana
- Erfahrung mit Microservices-Architekturen oder ereignisgesteuerten Systemen
Warum bei uns mitmachen
- An hochmodernen KI-Projekten an der Seite führender Forschungslabore arbeiten
- Vollständig remote und flexibel – arbeite, wann und wo es dir passt
- Freelance-Autonomie mit der Struktur sinnvoller, klar definierter aufgabenbasierter Arbeit
- Direkt dazu beitragen, wie KI-Systeme echte Softwareentwicklung verstehen und ausführen
- Potenzial für fortlaufende Arbeit und Vertragsverlängerung, wenn neue Projekte starten