Over de functie
Wat als de code die jij schrijft kan bepalen hoe slim de volgende generatie AI werkelijk is? We zoeken ervaren software engineers om de coding-benchmarks en datapijplijnen te ontwerpen en te bouwen waarmee toonaangevende AI-modellen worden beoordeeld — de systemen die bepalen of een AI echt kan redeneren, debuggen en software van productiekwaliteit kan schrijven.
Dit is werk met grote impact en een hoog technisch niveau, op het snijvlak van software engineering en AI-onderzoek. Je werkt met grote codebases, meerdere programmeertalen en schaalbare infrastructuur om evaluatiesystemen te maken die de grenzen verleggen van wat AI kan.
Dit is een volledig remote contractfunctie. Als je gedijt in snelle engineeringomgevingen en wilt dat jouw werk de koers van AI direct mee bepaalt — dan is dit de functie.
Wat je gaat doen
- Coding-benchmarks ontwerpen en implementeren waarmee toonaangevende AI-modellen worden beoordeeld op realistische programmeertaken
- Schaalbare datapijplijnen voor AI-evaluatieworkflows bouwen en onderhouden
- Door AI gegenereerde code analyseren op correctheid, betrouwbaarheid en fouten in randgevallen
- Gestructureerde evaluatiescenario's maken die redeneren, debuggen en codekwaliteit streng testen
- Werken met grote coderepositories en meertalige omgevingen
- Meewerken aan systemen die verbeteren hoe AI-modellen software begrijpen en genereren
- Gedetailleerde technische feedback geven op modelprestaties en faalpatronen
- Bijdragen aan het ontwerp van evaluatieframeworks die de standaard in de branche zetten
Wie je bent
- 4+ jaar professionele ervaring in software engineering — dit is niet onderhandelbaar
- Ervaring bij een snelgroeiend techbedrijf of een softwareorganisatie van het hoogste niveau
- Expertniveau in Python — je schrijft schone, snelle, goed geteste Python-code
- Praktijkervaring met coderepositories en werken in grote, complexe codebases
- Aantoonbare ervaring met het ontwerpen en implementeren van LLM-coding-benchmarks en datapijplijnen
- Staat van dienst in hoogwaardige engineeringomgevingen met grootschalige producten of platformen
- Goede beheersing van versiebeheer (Git) en moderne ontwikkelworkflows
- Tweetalig of moedertaalspreker Engels met sterke schriftelijke communicatie
- Zelfstandig, technisch nauwkeurig en comfortabel met autonoom werken
Wat een perfecte match maakt
Kandidaten met deze aanvullende kwalificaties hebben de grootste kans op succes:
- Senior- of leadprofielen met een staat van dienst in technisch eigenaarschap
- Bachelor- of masterdiploma in informatica, machine learning of een verwant vakgebied — of gelijkwaardige werkervaring
- Beheersing van een of meer aanvullende talen: JavaScript, Go, C++ of andere relevante talen
- Ervaring met CI/CD-pijplijnen en het schrijven van robuuste unittests (pytest, Mocha, JUnit)
- Achtergrond in security engineering of significante open-sourcebijdragen
- Bekendheid met AI/ML-evaluatiemethoden of het benchmarken van modellen
Waarom meedoen
- Werken aan geavanceerde AI-evaluatieprojecten naast onderzoeksteams van wereldklasse
- Volledig remote — werk overal met een betrouwbare internetverbinding
- Jouw benchmarks bepalen direct hoe de meest geavanceerde AI-systemen ter wereld worden gemeten en verbeterd
- Vrijheid als zelfstandige met zinvol engineeringwerk waar veel op het spel staat
- Samenwerken met een wereldwijde gemeenschap van topengineers en onderzoekers
- Kans op verlenging van het contract en doorlopende samenwerking naarmate nieuwe evaluatie-uitdagingen ontstaan
Zo slaag je voor het AI-interview
Interviews voor dit soort functies worden vaak door een AI-interviewer afgenomen, dus je praat waarschijnlijk met software in plaats van met een mens. Een AI-interviewer reageert niet zoals een mens: hij neemt je antwoorden letterlijk, geeft weinig signalen en vraagt door bij alles wat vaag is. Duidelijke, concrete antwoorden in een goed tempo winnen. Noem wat je concreet hebt gebouwd, de cijfers, de afweging die je maakte en wat je nu anders zou doen.
Verwacht voor deze functie vragen over het ontwerpen van benchmarks en datapijplijnen, het testen van Python-code en het beoordelen of door AI gegenereerde code echt correct is, inclusief randgevallen en faalwijzen.
Lees de instructies in de uitnodiging zorgvuldig en volg ze tijdens het interview: het formaat, de tijd, de tools die je mag gebruiken en de regels over wat is toegestaan.
De beste voorbereiding is vooraf hardop oefenen. InterviewAce, ons product voor sollicitatievoorbereiding, doet proefinterviews met een AI-interviewer, laat je doorvragen over je eigen projecten oefenen en geeft feedback vóór het echte gesprek.
InterviewAce-gidsen om eerst te lezen
- Wat je van een AI-interviewer kunt verwachten (in het Engels) Hoe een AI-interviewer vragen stelt, doorvraagt en antwoorden beoordeelt.
- Technische interviewvoorbereiding voor software engineers (in het Engels) Een praktisch plan voor coderings-, systeemontwerp- en vakvragen.
- Sollicitatiegesprekken oefenen met AI-tools (in het Engels) Zo oefen je met AI-proefinterviews en krijg je bruikbare feedback.
- Tips voor remote interviews via video (in het Engels) Camera, geluid, licht en tempo bij interviews via video.
- Top 5 fouten bij technische interviews (in het Engels) De meest voorkomende misstappen en hoe je ze vermijdt.
- Hoe grote taalmodellen werken (in het Engels) Tokens, attention en hoe modellen als ChatGPT werken, handig voor AI-functies.
- Gedragsvragen en de STAR-methode (in het Engels) Structureer je verhalen zodat ze bij elke interviewer overkomen.
Gratis tools voor je sollicitatie
Verbeter je sollicitatie met deze gratis tools van InterviewAce.
- Alle gratis tools
- Cv-maker Maak een overzichtelijk, ATS-vriendelijk cv.
- Motivatiebrief-generator Schrijf in minuten een passende motivatiebrief.
- Salarisrekenhulp Ontdek wat je skills waard zijn voordat je onderhandelt.
Van Autonix Lab
- InterviewAce van Autonix Lab Ons product voor sollicitatievoorbereiding en waar het is uitgelicht.
- Wat zijn AI-agents? (in het Engels) Een heldere introductie over AI-agents.
- AI-agent-loops uitgelegd Hoe autonome, doelgerichte codeerloops werken.
- Multi-agentsystemen (in het Engels) Agents die als team samenwerken.
- Open-source AI-agentprojecten Tools die je moet kennen voor agentic werk.
Dit is algemene voorbereiding. Wij nemen deze interviews niet af en kunnen niet precies zeggen hoe ze verlopen.
Gesponsorde vermelding: geplaatst door een extern wervingsplatform. Wij ontvangen mogelijk een verwijsvergoeding als je via onze link solliciteert.