وصف الوظيفة
الأدوار والمسؤوليات
نحن نبني مجموعة بيانات لتقييم وكلاء برمجة الذكاء الاصطناعي - مدى قدرة النموذج على التعامل مع مهام المطورين الواقعية. ستقوم بإنشاء مهام وتقييمات تتسم بالتحدي ضمن بيئات محاكاة واقعية:
إعداد بيئات مطور واقعية - شركة افتراضية تحتوي على قاعدة كود، بنية تحتية وسياق (تذاكر، مستندات، محادثات) تشكل تاريخ تطوير يمكن تصوره
تصميم المهام من حالات وسيطة لهذه البيئات - صِغَ الطلب، حدد معنى "تم الحل"، وتأكد من أن المهمة قابلة للحل بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي
كتابة اختبارات للتحقق من حلول الوكيل - تقبل جميع الأساليب الصحيحة وترفض الأساليب الخاطئة، لا تكون صارمة جدًا ولا متساهلة جدًا
التكرار على المهام والاختبارات بناءً على ملاحظات ضمان الجودة - مراجعة حلول الوكيل، تحليل الإخفاقات، وتحسينها حتى يكون التقييم عادلًا وقويًا
ما ليس هذا:
- ليس وسم البيانات
- ليس هندسة الطلبات
- ليس كتابة كود من الصفر - الوكيل يكتب معظم الكود؛ أنت توجه وتقييم
ما نبحث عنه:
- 8+ سنوات في تطوير البرمجيات
- التكديس الأساسي: بايثون (FastAPI)، جافاسكريبت/تايبسكريبت (React)، دوكر، بوستغريز، كافكا، ريديس
- خبرة في كتابة الاختبارات (وظيفية، تكامل)
- إتقان الإنجليزية - B2+
لماذا هذا صعب:
- النماذج المتقدمة جيدة بالفعل في البرمجة. خلق مهمة تتحدى النماذج الأفضل حقًا ليس سهلاً. أنت بحاجة إلى فهم عميق لمواقع فشل النماذج ولأي سيناريوهات تكشف الفارق بين حل جيد وآخر سيء.
- المهام لها حلول متعددة صالحة - كتابة اختبارات تقبل جميع الحلول الصحيحة وترفض الخاطئة أصعب مما يبدو.
Job Description
Roles & Responsibilities
We're building a dataset to evaluate AI coding agents - how well a model handles real-world developer tasks. You'll create challenging tasks and evaluation criteria within realistic simulated environments:
Build realistic developer environments - a virtual company with codebase, infrastructure, and context (tickets, docs, conversations) that forms a believable development history
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
Write tests that verify agent solutions - accept all valid approaches and reject incorrect ones, neither too strict nor too lenient
Iterate on tasks and tests based on QA feedback - review agent solutions, analyze failures, and refine until the evaluation is fair and robust
What this is NOT:
- Not data labeling
- Not prompt engineering
- Not writing code from scratch - the agent writes most of the code; you guide and evaluate
What we look for:
- 8+ years in software development
- Core stack: Python (FastAPI), JavaScript/TypeScript (React), Docker, Postgres, Kafka, Redis
- Experience writing tests (functional, integration)
- English proficiency - B2+
Why this is hard:
- 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.
Desired Candidate Profile