合同
远程
角色描述
作为一名按小时支付的全远程AI数据训练Rust工程师，您将审查AI生成的Rust代码和解释，或生成您自己的代码，评估推理质量和逐步解决问题的能力，并提供专家反馈，帮助模型生成准确、逻辑清晰的答案。您将评估解决方案的正确性、安全性和对提示的遵循情况；识别所有权、借用、生命周期或算法推理中的错误；核实信息；撰写高质量的解释和模型解决方案，展示惯用的Rust模式；并根据正确性和推理质量对多个AI响应进行评分和比较。该职位隶属于一家快速发展的AI数据服务公司，为全球最大的AI公司和基础模型实验室提供AI训练数据。您的工作将直接帮助改善世界顶级AI模型，同时为您提供有影响力、注重细节的远程合同工作的灵活性。
您的个人资料
• 1-2年以上在后端、CLI或系统项目中使用Rust进行专业开发的经验。
• 对Rust的所有权、借用和生命周期模型有深刻理解，能够清晰地推理别名和数据竞争。
• 在至少一个使用Rust的后端服务、命令行工具或系统编程方面有扎实的软件工程经验。
• 能够评估安全、惯用的Rust代码，包括特征、泛型、模式匹配和错误处理的适当使用。
• 在编程时使用LLM或AI编码助手的丰富经验，并具备验证其输出的严谨方法。
• 优秀的英文写作能力，能够撰写精确、结构化和教育性的技术解释。
• 计算机科学或密切相关技术领域的最低学士学位。
• 强烈优先考虑具有AI数据训练、大规模代码审查或AI生成技术内容评估经验者；最低C1英语水平和极其注重细节的工作风格是必需的。
• 高度优先：在生产或高级副项目中有使用Tokio、Actix、Serde和异步Rust模式的经验。
• 优先考虑：具有竞赛编程经验、对Rust开源生态系统的贡献，以及在Rust代码中推理性能、并发性和正确性的能力。
主要职责
• 开发AI训练内容：创建各种主题的详细提示和响应，以指导AI学习，确保模型反映对不同主题的全面理解。
• 优化AI性能：评估和排名AI响应，以提高模型的准确性、流畅性和上下文相关性。
• 确保模型完整性：测试AI模型的潜在不准确性或偏见，验证其在各种用例中的可靠性。
