关于此职位
您是否是一位注重实操的企业网络工程师——从事 3 级 / 3 级支持、网络运维，或是团队遇到问题时会上报求助的那个人——并对数据科学和自主基础设施感兴趣？我们的客户正在构建垂直整合的网络系统，并利用这些系统产生的数据来为下一代由 AI 驱动的基础设施提供动力。他们正在寻找在故障排查、问题升级处理、数据包分析和根本原因分析（RCA）工作流程方面经验丰富的工程师，帮助标注、注释并构建来自真实生产系统的网络数据。
这是一个注重实操的职位，将您的故障排查和事件响应经验，与您对数据管道在 AI 系统中如何构建和使用日益加深的理解相结合。
关于该人才网络
这是一个持续运作的人才网络，而非单个空缺职位。申请将滚动审核，随着客户开放新的名额，面试轮次会定期进行。现在完成技术实践环节，意味着一旦下一轮开启，您的资料即可立即被推荐——之后无需重新申请。
在这一职位中，您将：
- 审查来自已部署网络的真实数据：日志、配置、遥测数据、事件流
- 标注并分类网络行为、问题、异常和事件模式
- 协助为下游机器学习模型将用于训练的大规模数据管道定义模式（schema）和结构
必备条件：
- 在零售、医疗、金融、制造、高校或酒店等终端客户环境中，拥有运营企业生产网络（交换机、无线接入点和防火墙）的实操经验
- 至少拥有 5 年网络工程、网络运维或网络支持岗位的经验
- 目前或最近在从事实操性的网络工程、网络运维或网络支持工作
强烈建议具备：
- 担任过网络事件升级处理点的经验——3 级、最终升级、轮流值班、根本原因分析（RCA）、故障停机排查
- 企业 Wi-Fi 实操经验——WLAN 控制器（Cisco WLC/9800、Aruba 或 Meraki）、802.1X / RADIUS 以及无线故障排查
- 亲自进行数据包级别的故障排查——Wireshark、tcpdump、SPAN 抓包
- 接触过各类网络环境、厂商和客户类型——无论是通过托管服务提供商（MSP）、增值经销商（VAR）或系统集成商，还是通过一家拥有真正多样化资产的企业
- 运营过跨多个站点或大型园区环境的网络
- 对原始基础设施数据如何成为机器学习输入充满好奇
这是一个维护型职位——如果您目前的工作主要是网络设计/架构、云/SRE、安全/SOC 或 IT 服务台，则可能不太合适。
您的工作将直接输入到驱动客户 AI 模型的管道中，并帮助塑造智能系统如何对现实世界中的网络进行推理。
以下是该职位的更多详情：
- 您将直接与客户团队对接。
- 预计您每周工作 30-40 小时，工作时间需与太平洋时间（PT）的工作日重叠。
- 这是一份个人 1099 合同，报酬支付至个人账户——不接受公司对公司（corp-to-corp）或机构开票。
- 您必须无需雇主担保即可获准在美国或加拿大工作。请注意，本项目无法接纳 F-1 STEM OPT，因为 Mercor 无法签署 I-983 表格。标准的 F-1 OPT 则可以。