AI-тренер моделей по компьютерной инженерии

Alignerr сотрудничает с ведущими исследовательскими командами и лабораториями в области ИИ, чтобы создавать и обучать передовые ИИ-модели. Задача роли — проверять продвинутые языковые модели в темах компьютерной архитектуры и проектирования аппаратного обеспечения, встраиваемых систем и IoT, сетей и распределённых систем, аппаратной безопасности, системного ПО и операционных систем, фиксируя каждую ошибку модели.

Задачи

• Разрабатывать сложные задачи по компьютерной инженерии в таких областях, как архитектура RISC-V/ARM, разработка на FPGA, управление памятью и совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения (hardware-software co-design).
• Составлять эталонные решения: строгие пошаговые технические решения, включая код на ассемблере, фрагменты на языках описания аппаратуры (HDL) и архитектурные схемы, которые служат «золотыми ответами» для обучения ИИ.
• Проводить технический аудит: оценивать сгенерированный ИИ код (C/C++, Verilog, VHDL), схемы логических вентилей и ядра операционных систем на техническую точность, эффективность и соответствие отраслевым стандартам.
• Улучшать рассуждения модели: выявлять логические ошибки в рассуждениях ИИ — например, состояния гонки, утечки памяти или некорректные временные ограничения — и давать структурированную обратную связь.

Требования

• Степень магистра (в процессе получения или полученная) или PhD в области компьютерной инженерии, информатики с уклоном в аппаратное обеспечение или смежной области.
• Глубокие фундаментальные знания в таких областях, как компьютерная архитектура, встраиваемые системы, проектирование цифровой логики или операционные системы.
• Аналитическое письмо: умение ясно и сжато излагать сложные технические концепции аппаратного обеспечения и низкоуровневой программной логики в письменной форме.
• Внимание к деталям: высокая точность при проверке битовых операций, тактовой синхронизации и технической документации.
• Опыт работы с ИИ не требуется.
• Предпочтительно: опыт разметки данных, контроля качества данных или систем оценки.
• Предпочтительно: владение концепциями инженерного ПО (например, SolidWorks, MATLAB, ANSYS) для оценки сгенерированного ИИ кода или рабочих процессов.

Условия

• Конкурентная оплата и гибкая удалённая работа.
• Работа в команде над передовыми ИИ-проектами.
• Знакомство с продвинутыми LLM и тем, как они обучаются.
• Преимущества фриланса: автономность, гибкость и глобальное сотрудничество.
• Возможность продления контракта.
• Почасовая контрактная занятость, 10–40 часов в неделю.