Description<\/h4>\n
Please submit your CV in English and indicate your level of English proficiency.<\/p>\n
Mindrift connects specialists with project-based AI opportunities for leading tech companies, focused on testing, evaluating, and improving AI systems. Participation is project-based, not permanent employment.<\/p>\n
What this opportunity involves<\/h4>\n
We're building a dataset to evaluate AI coding agents - how well a model handles real-world developer tasks.<\/p>\n
You'll create challenging tasks and evaluation criteria within realistic simulated environments:<\/p>\n
\n- Build realistic developer environments - a virtual company with codebase, infrastructure, and context (tickets, docs, conversations) that forms a believable development history<\/li>\n
- Design tasks from intermediate states of these environments - craft the prompt, define what \"solved\" means, and ensure the task is solvable by an AI agent<\/li>\n
- Write tests that verify agent solutions - accept all valid approaches and reject incorrect ones, neither too strict nor too lenient<\/li>\n
- Iterate on tasks and tests based on QA feedback - review agent solutions, analyze failures, and refine until the evaluation is fair and robust<\/li>\n<\/ul>\n
What this is not<\/h4>\n\n- Not data labeling<\/li>\n
- Not prompt engineering<\/li>\n
- Not writing code from scratch - the agent writes most of the code; you guide and evaluate<\/li>\n<\/ul>\n
What we look for<\/h4>\n\n- 5+ years in software development<\/li>\n
- Core stack: Python (FastAPI), JavaScript\/TypeScript (React), Docker, Postgres, Kafka, Redis<\/li>\n
- Experience writing tests (functional, integration)<\/li>\n
- English proficiency - B2+<\/li>\n<\/ul>\n
Why this is hard<\/h4>\n
Frontier models are already good at coding. Creating a task that genuinely challenges the best models is non-trivial. You need to deeply understand where models fail and what scenarios reveal the difference between a good and a bad solution. Tasks have many valid solutions - writing tests that accept all correct solutions and reject incorrect ones is harder than it sounds.<\/p>\n
How it works<\/h4>\n
Apply ? Pass qualification(s) ? Join a project ? Complete tasks ? Get paid<\/p>\n
Effort estimate<\/h4>\n
Tasks for this project are estimated to take 20 hours to complete, depending on complexity. This is an estimate and not a schedule requirement; you choose when and how to work. Tasks must be submitted by the deadline and meet the listed acceptance criteria to be accepted.<\/p>\n
Compensation<\/h4>\n
Up to $50\/hr equivalent, depending on level and pace. Tasks are estimated at approximately 20 hours each; you set your own schedule.<\/p><\/p>
<\/p>
الوصف
\n
يرجى تقديم سيرتك الذاتية باللغة الإنجليزية والتعبير عن مستوى إتقانك للإنجليزية.
\n
Mindrift تربط المتخصصين بفرص ذكاء اصطناعي قائمة على المشروع لشركات تقنية رائدة، تركز على اختبار وتقييم وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي. المشاركة قائمة على المشروع وليست توظيفًا دائمًا.
\n
ما يتضمنه هذا الفرص
\n
نحن نبني مجموعة بيانات لتقييم وكلاء الترميز بالذكاء الاصطناعي - مدى قدرة النموذج على التعامل مع مهام المطورين الواقعية.
\n
ستสร้าง مهام وتقييمات داخل بيئات محاكاة واقعية:
\n
\n- إنشاء بيئات مطور واقعية - شركة افتراضية تحتوي على قاعدة الشفرة والبنية والتجربة (التذاكر، المستندات، المحادثات) التي تشكل تاريخ تطوير مقنع
\n- تصميم المهام من حالات وسيطة لهذه البيئات - صياغة المطابقة، تعريف ما يعني "تم الحل"، والتأكد من أن المهمة قابلة للحل بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي
\n- كتابة اختبارات تتحقق من حلول الوكيل - قبول جميع الأساليب الصحيحة ورفض غير الصحيحة، لا تكون صارمة جدًا ولا متساهلة جدًا
\n- التكرار على المهام والاختبارات بناءً على ملاحظات QA - مراجعة حلول الوكيل، تحليل الإخفاقات، والتحسين حتى تكون التقييم منصفًا وموثوقًا
\n
\n
ما ليس هذا
\n
\n- ليس وسم البيانات
\n- ليس هندسة المطالب
\n- ليس كتابة كود من الصفر - الوكيل يكتب معظم الكود؛ أنت توجه وتقييم
\n
\n
ما نبحث عنه
\n
\n- خبرة 5+ سنوات في تطوير البرمجيات
\n- الستاك الأساسي: Python (FastAPI)، JavaScript/TypeScript (React)، Docker، Postgres، Kafka، Redis
\n- خبرة في كتابة الاختبارات (الوظيفية، التكامل)
\n- إتقان الإنجليزية - B2+
\n
\n
لماذا هذا صعب
\n
نماذج المستقبل تكون جيدة في الترميز بالفعل. إنشاء مهمة تتحدي النماذج الأفضل ليس بسيطًا. تحتاج فهمًا عميقًا لأين تفشل النماذج وما هي السيناريوهات التي تُظهر الفرق بين حل جيد وسيئ. لدى المهام العديد من الحلول الصحيحة - كتابة اختبارات تقبل جميع الحلول الصحيحة وترفض غير الصحيحة أصعب مما يبدو.
\n
كيف يعمل
\n
التقديم؟ المرور من خلال التأهيل؟ الانضمام إلى مشروع؟ إكمال المهام؟ الدفع
\n
تقدير الجهد
\n
تُقدر مهام هذا المشروع بأنها ستستغرق حوالي 20 ساعة لإكمالها، حسب التعقيد. هذه تقدير وليست متطلبًا جَدْوليًا؛ تختار متى وكيف تعمل. يجب تقديم المهام قبل الموعد النهائي وتلبية معايير القبول المدرجة ليتم قبولها.
\n
التعويض
\n
حتى 50$/ساعة مكافئ، بحسب المستوى وتيرة العمل. تقدر المهام بحوالي 20 ساعة لكل منها؛ أنت تحدد جدولك الخاص.