Please submit your CV in English and indicate your level of English proficiency.<\/h4>\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
يرجى تقديم سيرتك الذاتية باللغة الإنجليزية وتحديد مستوى إتقانك للغة الإنجليزية.<\/h4>\n
Mindrift يربط المتخصصين بفرص ذكاء اصطناعي قائمة على المشاريع لشركات تقنية كبرى، يتركز على الاختبار والتقييم وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي. المشاركة قائمة على المشروع وليست توظيفاً دائماً.<\/p>\n
ما تتضمنه هذه الفرصة:<\/h4>\n
نحن نقوم ببناء مجموعة بيانات لتقييم وكلاء الترميز بالذكاء الاصطناعي - مدى جودة تعامل النموذج مع مهام المطورين الواقعية.<\/p>\n
سيتاح لك إنشاء مهام صعبة ومعايير تقييم داخل بيئات محاكاة واقعية:<\/p>\n
\n - بناء بيئات مطور واقعية - شركة افتراضية بها قاعدة كود وبنية تحتية وسياق (تذاكر، مستندات، محادثات) تشكل تاريخ تطوير مقنع<\/li>\n
- تصميم مهام من حالات وسيطة لهذه البيئات - صِغ الطلب، عرّف ما يعني "تم الحل"، وتأكد من أن المهمة قابلة للحل بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي<\/li>\n
- كتابة اختبارات تتحقق من حلول الوكلاء - قبول جميع النهج الصحيحة ورفض غير الصحيحة، لا تكون صارمة جدًا ولا متساهلة جدًا<\/li>\n
- التكرار على المهام والاختبارات بناءً على ملاحظات ضمان الجودة - مراجعة حلول الوكلاء، تحليل الرسائل والفشل، والتحسين حتى تكون التقييمات عادلة ومتينة<\/li>\n<\/ul>\n
ما ليست هذه الفرصة:<\/h4>\n\n - ليست وسم بيانات<\/li>\n
- ليست هندسة الطلبات<\/li>\n
- ليس كتابة كود من الصفر - الوكيل يكتب معظم الكود؛ أنت توجه وتقييم<\/li>\n<\/ul>\n
ما نبحث عنه:<\/h4>\n