Vereinigte Staaten
Booz Allen Hamilton
Xperteez Technology
Senior Backend Engineer
Vereinigte Staaten
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JavaScriptPythonJavaC++Rust
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Über die Stelle
Stellenbezeichnung: Senior Backend Engineer
In dieser Rolle wenden Sie Ihre Expertise an, um KI-Systeme der nächsten Generation zu trainieren. Ihre Arbeit wird durch hochwertige, reale Eingaben prägen, wie Modelle lernen, schlussfolgern und funktionieren. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich KI erforderlich – Ihr Fachwissen ist entscheidend.
Startzeitplan & Verfügbarkeit
Art der Anstellung: Vertrag (20 Std. pro Woche)
Standort: Remote
Prozess
- Bewerben Sie sich auf die Stelle und beantworten Sie die Screening-Fragen
- Absolvieren Sie das KI-Interview (ca. 30 Minuten), das von Recruitern geprüft wird
- Überprüfung durch den Hiring Manager
Startzeitplan & Verfügbarkeit
Wir besetzen Rollen normalerweise innerhalb von 48 Stunden und suchen Experten, die sofort einsatzbereit sind. Wenn Sie ausgewählt werden, erwarten wir, dass Sie innerhalb von 24–48 Stunden nach Abschluss des Onboardings mit Ihren ersten Aufgaben beginnen.
Erforderliche Kenntnisse
- C++
- Python
- Rust
- Golang
- Java
- Javascript
- Devops
Als Experte erstellen Sie Reinforcement Learning Umgebungen, die die Fähigkeit eines KI-Modells testen, produktionsreife Cloud-Infrastrukturen zu entwerfen, bereitzustellen, zu beheben, zu sichern, zu skalieren und wiederherzustellen. Sie entwickeln realistische Szenarien, die verteilte Systeme, Netzwerke, IAM, Warteschlangen, dauerhafte Speicher, Beobachtbarkeit, Rollout-Bereitstellungen und Disaster Recovery umfassen, und bauen dann reproduzierbare Umgebungen, deterministische Validierungstests, goldene Referenzlösungen und absichtlich fehlerhafte Varianten.
Aufgabenbereich
- Entwurf, Entwicklung und Implementierung realistischer Cloud-Infrastrukturumgebungen zur Bewertung der Kompetenz von KI-Modellen in Systemdesign, Bereitstellung und Fehlerbehebung.
- Erstellung detaillierter und reproduzierbarer Szenarien, die verteilte Systeme, Netzwerke, Identity and Access Management (IAM), Message Queues, persistente Speicher, Beobachtbarkeit, Rollout-Bereitstellungen und Disaster Recovery umfassen.
- Entwicklung deterministischer Validierungstests und goldener Referenzlösungen, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Reinforcement Learning Umgebungen sicherzustellen.
- Erstellung absichtlich fehlerhafter Varianten und Fehlerszenarien, um die Reaktionen von KI-Modellen und Wiederherstellungsstrategien rigoros zu testen.
- Dokumentation der Architektur, von Edge Cases und operativen Abläufen für alle entwickelten Umgebungen, um Klarheit und Reproduzierbarkeit für die zukünftige Nutzung zu gewährleisten.
- Zusammenarbeit mit technischen Leitern und Projektteilnehmern zur iterativen Verfeinerung von Umweltspezifikationen und Abnahmekriterien.
- Anwendung von DevOps und Infrastrukturautomatisierungspraktiken zur Bereitstellung skalierbarer, sicherer und wartbarer Lösungen für die Bewertung von Cloud-basierten Systemen.
Bevorzugte Qualifikationen
- Nachgewiesene Expertise mit Backend-Programmiersprachen, wie C++, Python, Rust, Golang, Java oder Javascript.
- Starke praktische Erfahrung mit DevOps, Cloud-Infrastruktur, CI/CD-Pipelines und Automatisierungswerkzeugen.
- Nachgewiesene Fähigkeit zur Architekturgestaltung, Skalierung und Sicherung verteilter Systeme in produktionsreifen Umgebungen.
- Tiefes Verständnis von Netzwerken, IAM, Queues, dauerhaften Speichern und Disaster Recovery-Konzepten.
Vergütungsstruktur
Die Vergütung ist ergebnisorientiert; Experten werden pro Aufgabe bezahlt, die den Projektspezifikationen entspricht. Die für die Erledigung der Arbeit benötigte Zeit kann je nach Erfahrung und Arbeitsweise des Experten variieren. Mindestanforderungen für Einreichungen gelten. Experten müssen wöchentlich eine Aufgabe von mindestens 20 Stunden einreichen.
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