Über die Rolle
Was wäre, wenn der Code, den Sie schreiben, bestimmen könnte, wie intelligent die nächste KI-Generation wirklich ist? Wir suchen erfahrene Software Engineers, die Coding-Benchmarks und Datenpipelines entwerfen und bauen, mit denen führende KI-Modelle bewertet werden — die Systeme, die entscheiden, ob eine KI tatsächlich schlussfolgern, debuggen und Software in Produktionsqualität schreiben kann.
Das ist wirkungsvolle, technisch anspruchsvolle Arbeit an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und KI-Forschung. Sie arbeiten mit großen Codebasen, mehreren Programmiersprachen und skalierbarer Infrastruktur, um Evaluierungssysteme zu schaffen, die die Grenzen dessen verschieben, was KI leisten kann.
Dies ist eine vollständig remote ausgeübte Vertragsrolle. Wenn Sie in schnelllebigen Engineering-Umgebungen aufblühen und möchten, dass Ihre Arbeit den Kurs der KI direkt mitprägt — dann ist das die Rolle für Sie.
Ihre Aufgaben
- Coding-Benchmarks entwerfen und umsetzen, mit denen führende KI-Modelle an realen Programmieraufgaben bewertet werden
- Skalierbare Datenpipelines für KI-Evaluierungs-Workflows aufbauen und pflegen
- KI-generierten Code auf Korrektheit, Zuverlässigkeit und Fehler in Randfällen analysieren
- Strukturierte Evaluierungsszenarien erstellen, die Schlussfolgern, Debugging und Codequalität streng testen
- Mit großen Code-Repositories und mehrsprachigen Umgebungen arbeiten
- An Systemen mitarbeiten, die verbessern, wie KI-Modelle Software verstehen und erzeugen
- Detailliertes technisches Feedback zu Modellleistung und Fehlermustern geben
- Zum Design von Evaluierungs-Frameworks beitragen, die Branchenstandards setzen
Ihr Profil
- Mehr als 4 Jahre professionelle Erfahrung in der Softwareentwicklung — das ist nicht verhandelbar
- Erfahrung in einem schnell wachsenden Tech-Unternehmen oder einer erstklassigen Softwareorganisation
- Expertenwissen in Python — Sie schreiben sauberen, performanten, gut getesteten Python-Code
- Praktische Erfahrung mit Code-Repositories und der Arbeit in großen, komplexen Codebasen
- Nachgewiesene Erfahrung im Entwurf und der Umsetzung von LLM-Coding-Benchmarks und Datenpipelines
- Erfolgsbilanz in Hochleistungs-Engineering-Umgebungen mit großen Produkten oder Plattformen
- Sichere Beherrschung von Versionskontrollsystemen (Git) und modernen Entwicklungs-Workflows
- Zweisprachig oder Muttersprachler Englisch mit starker schriftlicher Kommunikation
- Eigenständig, technisch gründlich und sicher im autonomen Arbeiten
Was das perfekte Profil ausmacht
Kandidaten mit diesen zusätzlichen Qualifikationen haben die besten Erfolgschancen:
- Senior- oder Lead-Profile mit nachweislicher technischer Verantwortung
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten Fach — oder gleichwertige Berufserfahrung
- Kenntnisse in einer oder mehreren weiteren Sprachen: JavaScript, Go, C++ oder anderen relevanten Sprachen
- Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und dem Schreiben robuster Unit-Tests (pytest, Mocha, JUnit)
- Hintergrund in Security Engineering oder bedeutende Open-Source-Beiträge
- Vertrautheit mit Evaluierungsmethoden für KI/ML oder Modell-Benchmarking
Warum mitmachen
- An hochmodernen KI-Evaluierungsprojekten neben erstklassigen Forschungsteams arbeiten
- Vollständig remote — von überall mit zuverlässiger Internetverbindung
- Ihre Benchmarks beeinflussen direkt, wie die fortschrittlichsten KI-Systeme der Welt gemessen und verbessert werden
- Freiberufliche Autonomie bei sinnvoller Engineering-Arbeit mit hohem Gewicht
- Zusammenarbeit mit einer globalen Community aus Spitzen-Engineers und Forschenden
- Aussicht auf Vertragsverlängerung und fortlaufende Zusammenarbeit, wenn neue Evaluierungsaufgaben entstehen
So bestehen Sie das KI-Interview
Interviews für solche Rollen führt häufig ein KI-Interviewer, Sie sprechen also wahrscheinlich mit Software und nicht mit einem Menschen. Ein KI-Interviewer reagiert nicht wie ein Mensch: Er nimmt Ihre Antworten wörtlich, gibt kaum Signale und hakt bei allem Vagen nach. Klare, konkrete Antworten im richtigen Tempo gewinnen. Nennen Sie, was Sie konkret gebaut haben, die Zahlen, den Zielkonflikt, den Sie gelöst haben, und was Sie heute anders machen würden.
Für diese Rolle sollten Sie mit Fragen zum Entwurf von Benchmarks und Datenpipelines, zum Testen von Python-Code und zur Beurteilung rechnen, ob KI-generierter Code wirklich korrekt ist, einschließlich Randfällen und Fehlermodi.
Lesen Sie die Anweisungen in der Einladung sorgfältig und befolgen Sie sie während des Interviews: Format, Zeitrahmen, erlaubte Hilfsmittel und alle Regeln dazu, was zulässig ist.
Die beste Vorbereitung ist, vorher laut zu üben. InterviewAce, unser Produkt zur Interviewvorbereitung, führt Probeinterviews mit einem KI-Interviewer, lässt Sie Nachfragen zu Ihren eigenen Projekten üben und gibt Ihnen Feedback vor dem echten Gespräch.
InterviewAce-Ratgeber zum Einstieg
- Was Sie von einem KI-Interviewer erwarten können (auf Englisch) Wie ein KI-Interviewer fragt, nachhakt und Antworten bewertet.
- Technische Interviewvorbereitung für Softwareentwickler Ein praxisnaher Plan für Coding-, Systemdesign- und Fachfragen.
- Vorstellungsgespräche mit KI-Tools üben So üben Sie mit KI-Probeinterviews und erhalten nützliches Feedback.
- Tipps für Video-Vorstellungsgespräche Kamera, Ton, Licht und Tempo bei Interviews per Video.
- Die 5 häufigsten Fehler in technischen Interviews Die typischen Patzer und wie Sie sie vermeiden.
- Wie große Sprachmodelle funktionieren Tokens, Attention und die Funktionsweise von Modellen wie ChatGPT, nützlich für KI-Rollen.
- Verhaltensfragen und die STAR-Methode Strukturieren Sie Ihre Beispiele so, dass sie bei jedem Interviewer ankommen.
Kostenlose Tools für Ihre Bewerbung
Verbessern Sie Ihre Bewerbung mit diesen kostenlosen Tools von InterviewAce.
- Alle kostenlosen Tools
- Lebenslauf-Builder Erstellen Sie einen klaren, ATS-tauglichen Lebenslauf.
- Anschreiben-Generator Entwerfen Sie in Minuten ein passendes Anschreiben.
- Gehaltsrechner Prüfen Sie vor der Verhandlung, was Ihre Skills wert sind.
Von Autonix Lab
- InterviewAce von Autonix Lab Unser Produkt zur Interviewvorbereitung und wo es vorgestellt wird.
- Was sind KI-Agenten? Eine verständliche Einführung in KI-Agenten.
- KI-Agenten-Loops erklärt Wie autonome, zielgetriebene Coding-Loops funktionieren.
- Multi-Agenten-Systeme Agenten, die als Team arbeiten.
- Open-Source-Projekte für KI-Agenten Werkzeuge, die man für agentische Arbeit kennen sollte.
Dies ist eine allgemeine Vorbereitung. Wir führen diese Interviews nicht durch und können nicht sagen, wie genau sie ablaufen.
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