À propos du poste
À propos du rôle
Alignerr construit un jeu de données de tâches d'expert visant à entraîner et évaluer des agents d'IA avancés sur des travaux d'entreprise réels. En tant qu'Auteur de tâches pour le rôle d'Ingénieur Logiciel, vous concevrez et calibrerez de véritables tâches d'ingénierie — diagnostiquer des intégrations défaillantes à partir de journaux, traquer des bogues dans une base de code, et écrire et vérifier des correctifs — qui mettent véritablement au défi un agent d'IA performant. Ce rôle exige des compétences pratiques en ingénierie ; les profils généralistes ne peuvent pas effectuer ce travail.
Responsabilités principales
- Rédiger des énoncés de tâches d'ingénierie réalistes : échecs d'intégration, débogage à partir de journaux, traçage de bogues dans le code source, et corrections de configuration ou d'intégration.
- Rédiger des grilles d'évaluation qui définissent précisément à quoi ressemble un correctif ou un diagnostic correct et comment il est vérifié — y compris la validation en environnement réel le cas échéant.
- Configurer des environnements de tâches avec des bases de code, des journaux, des alertes et des états système réalistes qui plongent un agent d'IA dans une situation d'ingénierie plausible.
- Résoudre chaque tâche vous-même — écrire le correctif réel et confirmer qu'il fonctionne — afin de valider que la tâche est solide et que la grille d'évaluation est exacte.
- Calibrer la difficulté des tâches — ajuster la complexité du code, le volume des journaux, les modes de défaillance ou l'ambiguïté jusqu'à ce que la tâche mette le modèle au défi de manière fiable au degré souhaité.
- Réviser et corriger les énoncés de tâches ou les grilles d'évaluation rédigés par l'IA lorsqu'ils sont fournis.
Qualifications
- Ingénieur logiciel en activité avec une expérience pratique en entreprise — il ne s'agit pas d'un rôle théorique ou pédagogique.
- Maîtrise de Git, des flux de travail de gestion de versions et des pratiques de revue de code.
- Solides compétences en débogage : à l'aise pour lire des journaux, utiliser des outils d'observabilité et traquer les défaillances dans une base de code.
- Expérience des infrastructures, des intégrations et du code de configuration (API, services, fichiers de configuration, CI/CD).
- Capacité à écrire et vérifier un correctif de code dans un environnement réel ou simulé.
- Capacité à définir des critères de justesse précis et vérifiables pour les résultats d'ingénierie. Atouts appréciés
- Expérience dans des contextes d'ingénierie de fabrication, d'IoT industriel ou de SaaS d'entreprise.
- Connaissance des plateformes de supervision/observabilité (par ex. Datadog, PagerDuty, Grafana).