Über die Stelle
Über die Rolle
Alignerr erstellt einen Datensatz mit Expertentasks, die fortschrittliche KI-Agenten an realen Unternehmensaufgaben trainieren und bewerten. Als Task Author für die Rolle Software Engineer konzipierst und kalibrierst du reale Engineering-Tasks – fehlschlagende Integrationen anhand von Logs diagnostizieren, Bugs durch eine Codebasis nachverfolgen sowie Fixes schreiben und verifizieren –, die einen leistungsfähigen KI-Agenten wirklich fordern. Diese Rolle erfordert praktische Engineering-Kompetenz; generalistische Profile können diese Arbeit nicht leisten.
Hauptaufgaben
- Realistische Engineering-Task-Prompts verfassen: Integrationsfehler, logbasiertes Debugging, Bug-Nachverfolgung durch Quellcode sowie Konfigurations- oder Integrationsfixes.
- Bewertungsrubriken schreiben, die genau definieren, wie ein korrekter Fix oder eine korrekte Diagnose aussieht und wie sie verifiziert wird – einschließlich Live-Umgebungsvalidierung, wo zutreffend.
- Task-Umgebungen mit realistischen Codebasen, Logs, Alerts und Systemzuständen einrichten, die einen KI-Agenten in eine plausible Engineering-Situation versetzen.
- Jeden Task selbst lösen – den tatsächlichen Fix schreiben und bestätigen, dass er funktioniert –, um zu validieren, dass der Task fundiert und die Rubrik korrekt ist.
- Die Task-Schwierigkeit kalibrieren – Codekomplexität, Log-Volumen, Fehlermodi oder Ambiguität anpassen, bis der Task das Modell zuverlässig im beabsichtigten Maß fordert.
- Von der KI entworfene Task-Prompts oder Rubriken prüfen und korrigieren, sofern bereitgestellt. Qualifikationen
- Praktizierender Software Engineer mit praktischer Erfahrung in der Industrie – dies ist keine theoretische oder instruktionale Rolle.
- Versiertheit in Git, Versionskontroll-Workflows und Code-Review-Praktiken.
- Starke Debugging-Fähigkeiten: sicher im Lesen von Logs, im Einsatz von Observability-Tools und im Nachverfolgen von Fehlern durch eine Codebasis.
- Erfahrung mit Infrastruktur-, Integrations- und Konfigurationscode (APIs, Services, Konfigurationsdateien, CI/CD).
- Fähigkeit, einen Codefix in einer Live- oder simulierten Umgebung zu schreiben und zu verifizieren.
- Fähigkeit, präzise, prüfbare Korrektheitskriterien für Engineering-Ergebnisse zu definieren. Wünschenswert
- Erfahrung in Fertigung, industriellem IoT oder Enterprise-SaaS-Engineering-Kontexten.
- Hintergrund mit Monitoring-/Observability-Plattformen (z. B. Datadog, PagerDuty, Grafana).