НовоеAI-конструктор резюме: правишь прямо на листе A4, а нейросеть подсказывает, что усилитьКонструктор резюме на листе A4Попробовать
JobPath
Начать бесплатно

mercor

Data Engineer - AI Model Evaluation

  • Удалённо
  • Germany
  • 4 дн. назад

Ищем опытного инженера данных для оценки и работы с передовыми ИИ-агентами написания кода. Удалённая позиция с конкурентной почасовой оплатой в Германии.

О позиции

Mercor — это платформа, соединяющая лучших технических специалистов с ведущими лабораториями по исследованиям ИИ. Компания штаб-квартируется в Сан-Франциско при поддержке известных инвесторов, включая Benchmark, General Catalyst и частных лиц (Питер Тиель, Адам Д'Анджело и др.). Мы предлагаем возможности для работы с передовыми моделями и технологиями в области инженерии данных.

Будет плюсом

  • Опыт работы с крупномасштабными платформами данных
  • Знание архитектуры данных для production окружений
  • Опыт код-ревью в контексте автоматизации через ИИ

Условия

  • Конкурентная почасовая оплата ($80/час)
  • Удалённый формат работы
  • Работа с передовыми ИИ-технологиями
  • Гибкий график
  • Возможность работать с ведущими исследовательскими группами в области ИИ

Навыки

  • Data Engineering
  • ETL
  • Data Warehousing
  • Distributed Systems
  • AI Coding Agents
  • Code Review
  • Data Pipeline
  • Analytics Platforms

Сложность отбора

Высокая сложность из-за необходимости сочетать глубокие знания инженерии данных с экспертизой в оценке ИИ-генерируемого кода и понимания ограничений современных моделей.

Оценка JobPath

Зарплата по рынку

900 000 – 1 500 000 ₽ в месяц

Оценка основана на почасовой ставке $80/час для контрактной позиции в Германии; эквивалент ~$13,000/мес (~1,2 млн ₽/мес по курсу ~92 ₽/$). Рыночный диапазон учитывает специфику роли с экспертизой в ИИ-агентах и инженерии данных высокого уровня.

Оценка JobPath по рынку, не предложение работодателя

Могут спросить на собеседовании

  1. Как вы подойдёте к оценке результата генерации кода от ИИ-агента в сложном ETL-конвейере?
  2. Какие критерии вы используете для сравнения разных фронтальных моделей при оценке их output?
  3. Расскажите о ситуации, когда вы нашли существенную ошибку в коде, сгенерированном ИИ-инструментом
  4. Какие метрики важны при оценке производительности масштабного дистрибутированного data system?

Прорепетировать это собеседование

Голосовой ИИ-интервьюер задаст вопросы под эту вакансию и разберёт каждый ответ.

Начать бесплатно

Сохрани похожие вакансии

Новые вакансии с такой должностью будут собираться в кабинете.

Сохранить фильтр

Перед откликом

Попробовать бесплатно

Связаться с поддержкой

Выбери, где удобнее написать