Membro dello Staff Tecnico, Ricerca di Codice

micro1
IA e machine learning
Esperto
Da remoto
Tempo pieno
Core team

8 USD a 9 USD/hIntervallo indicativo fornito da micro1

Pubblicato il 14 settembre 2026 · Candidature fino al 13 novembre 2026

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Questo ruolo da remoto prevede la progettazione di framework di valutazione e iniziative di ricerca per agenti di programmazione di frontiera. I candidati devono avere un forte background in ingegneria del software e almeno tre anni di esperienza nella ricerca sull'AI, nell'apprendimento automatico o nell'ingegneria del software.

Traduzione dell'annuncio originale pubblicato da micro1.

Titolo della posizione: Member of Technical Staff, Coding Research

Tipo di contratto: Tempo pieno

Luogo: Da remoto

Il ruolo

Cerchiamo un Member of Technical Staff che contribuisca ad accelerare la valutazione e lo sviluppo di agenti di codifica di frontiera. Posizionato all'intersezione tra ricerca sull'AI, ingegneria del software e valutazione dei modelli, progetterai i benchmark, le metodologie e i sistemi di dati che definiscono il modo in cui i modelli di codifica di nuova generazione vengono misurati e migliorati.

Cosa farai

  • Progettare e gestire i framework di valutazione per gli agenti di codifica, incluse le specifiche dei benchmark, le metodologie di punteggio, le rubriche e gli standard di qualità.
  • Guidare iniziative di ricerca end-to-end focalizzate sulla misurazione e sul miglioramento delle prestazioni dei modelli di codifica in svariate attività di ingegneria del software.
  • Sviluppare dataset di alta qualità, esempi di riferimento e protocolli di valutazione che consentano una stima affidabile dei sistemi di codifica di frontiera.
  • Analizzare il comportamento dei modelli e le modalità di errore, identificando debolezze sistematiche e traducendo i risultati in miglioramenti concreti per il training e la valutazione.
  • Creare strumenti e infrastrutture a supporto di sperimentazioni su larga scala, generazione di dati, flussi di lavoro di revisione e pipeline di valutazione.
  • Stabilire le migliori pratiche per la valutazione degli agenti di codifica, garantendo rigore metodologico, riproducibilità e qualità della misurazione.
  • Collaborare a stretto contatto con ricercatori, ingegneri e team di AI applicata per progettare esperimenti e valutare le capacità emergenti dei modelli.
  • Contribuire a report tecnici, studi di benchmark e iniziative di ricerca rivolte ai clienti che comunicano le prestazioni e gli insight dei modelli.

Cosa cerchiamo

  • Solida esperienza in ingegneria del software con competenza in Python, C++ o linguaggi di programmazione comparabili.
  • Oltre 3 anni di esperienza in ingegneria del software, apprendimento automatico (machine learning), ricerca sull'AI, valutazione o discipline tecniche correlate.
  • Esperienza nella progettazione, revisione o convalida di valutazioni tecniche, benchmark, attività di codifica o metodologie di valutazione.
  • Familiarità con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), agenti di codifica, apprendimento per rinforzo (reinforcement learning), valutazione di modelli o sistemi di AI correlati.
  • Comprovata capacità di creare strumenti, automatizzare i flussi di lavoro e migliorare i processi tecnici attraverso una sperimentazione sistematica.
  • Forti capacità analitiche con l'abilità di investigare il comportamento dei modelli e ricavare insight da sistemi tecnici complessi.
  • Eccellenti capacità di comunicazione scritta e verbale, inclusa la capacità di articolare chiaramente i risultati tecnici a pubblici diversi.
  • Propensione a operare in ambienti di ricerca dinamici, caratterizzati da notevole ambiguità e priorità in evoluzione.

Preferenze

  • Esperienza di lavoro su sistemi di AI di frontiera, agenti di codifica o ricerca sulla valutazione dei modelli.
  • Profondo interesse nel comprendere come dati, valutazioni e meccanismi di feedback influenzino le capacità dei modelli.
  • Storico di progetti di ricerca o tecnici ambiziosi guidati in autonomia dalla concezione all'esecuzione.
  • Esperienza nella progettazione di benchmark o dataset per sistemi di machine learning su scala.
  • Familiarità con flussi di lavoro basati su agenti, utilizzo di strumenti, apprendimento per rinforzo o metodologie di post-training.
  • Pubblicazioni, contributi open-source o dimostrata leadership tecnica in ambito AI, machine learning o ingegneria del software.

Nota su retribuzione e benefici

La fascia salariale nazionale per questa posizione a tempo pieno prevede uno stipendio base da 200.000 a 260.000 USD. Tutti i dipendenti sono idonei alla compensazione azionaria (equity) e possono inoltre ricevere bonus basati sulle prestazioni, in base al ruolo e alle politiche aziendali. micro1 offre un pacchetto di benefici completo, che include il rimborso fino al 100% per i premi di assicurazione sanitaria, ferie retribuite, un piano 401(K) con contributo aziendale corrispondente e ulteriori vantaggi pensati per supportare un personale altamente performante e orientato al lavoro da remoto.

micro1 è un datore di lavoro che garantisce pari opportunità. Tutti i candidati idonei saranno presi in considerazione per l'assunzione indipendentemente da razza, colore, religione, sesso (inclusa gravidanza, orientamento sessuale o identità di genere), origine nazionale, età, disabilità, informazioni genetiche, status di veterano o qualsiasi altra caratteristica protetta dalle leggi, dai regolamenti e dalle ordinanze locali applicabili. Se hai bisogno di assistenza e/o di un accomodamento ragionevole durante il processo di candidatura, contatta support@micro1.ai.

Il nostro processo di selezione utilizza strumenti di intelligenza artificiale per coadiuvare lo screening e la valutazione dei candidati. I nostri strumenti di AI sono progettati per affiancare, non sostituire, il processo decisionale umano.

Competenze richieste

  • LLMs
  • Coding Evaluation
  • AI Evaluation
  • ML Systems

Aperto in tutto il mondo

Informazioni su micro1

micro1 è un laboratorio di dati per l'IA che assume esperti da remoto per addestrare e valutare modelli. L'annuncio originale è sul loro sito.

Vedi questa posizione su micro1

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  • Reinforcement Learning
  • ML-Oriented Data Design
  • RL Environments
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