أخصائي تقييم هندسة البرمجيات

الوصف

يرجى تقديم سيرتك الذاتية باللغة الإنجليزية وتحديد مستوى إتقانك للغة الإنجليزية. تربط Mindrift المتخصصين بفرص الذكاء الاصطناعي القائمة على المشاريع لشركات التكنولوجيا الرائدة، مع التركيز على اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي وتقييمها وتحسينها. المشاركة قائمة على المشاريع، وليست توظيفًا دائمًا. عن الدور ستقوم بتصميم مهام برمجة تتحدى وكلاء برمجة الذكاء الاصطناعي المتطورين. كل مهمة هي بيئة Docker قائمة بذاتها تحتوي على جزء معطل من البرنامج؛ يحاول وكيل الذكاء الاصطناعي إصلاحه؛ تتحقق الاختبارات الآلية من النتيجة. ناتجك هو حزمة المهام الكاملة: الكود المعطل، والاختبارات، والتعليمات، وحل مرجعي يثبت أن المهمة قابلة للحل. المسؤوليات: - اختراع سيناريو مطور واقعي – خطأ حقيقي، ETL معطل، ميزة مفقودة – وليس مشكلة بسيطة. - بناء بيئة Docker قابلة لإعادة الإنتاج مع تبعيات مثبتة. - كتابة pytest يتحقق من النتائج، وليس أوامر محددة – حتمي، غير متقلب، ولا يسرب الإصلاح. - كتابة instruction.md يقرأ كبطاقة Jira يتلقاها المطور. - كتابة reference solve.sh يثبت أن المهمة قابلة للحل. - معايرة الصعوبة بحيث تحل وكلاء الذكاء الاصطناعي الحديثة المهمة بنسبة 20-60% من الوقت. - التكرار بناءً على ملاحظات مراجعي ضمان الجودة الخبراء. - لاحقًا: مراجعة مهام المؤلفين الآخرين كمراجع ضمان جودة. ليس في النطاق - تسمية البيانات، هندسة المطالبات. - كود الإنتاج للشحن – أنت تصمم المشكلات والتحقق لوكلاء الذكاء الاصطناعي. - ألغاز Leetcode – يجب أن تبدو السيناريوهات وكأنها عمل مطور حقيقي. - ليست كل مهمة مرشحة يتم شحنها – الجودة قبل الكمية. المتطلبات - 3+ سنوات من تطوير برامج الإنتاج في حزمة خلفية واحدة – Python، Go، Node.js، Java، أو Rust. العمق في حزمة واحدة أفضل من الاتساع. - إتقان Python + pytest – مطلوب بغض النظر عن الحزمة الأساسية. تسخير المهام يعتمد على pytest حتى عندما يكون التطبيق المعطل بلغة أخرى. Fixtures، parametrize، monkeypatch، timeouts، conftest.py. - تأليف Docker – Dockerfiles قابلة لإعادة الإنتاج، تبعيات مثبتة، بناء متعدد المراحل عند الحاجة، مستخدم غير جذري. - Linux & Bash – راحة في تصحيح الأخطاء داخل الحاويات (strace، lsof، journalctl)؛ shell يتجاوز set -euo pipefail. - تجربة وكيل برمجة الذكاء الاصطناعي – Claude Code، Cursor، Roo Code، أو ما شابه، في عمل غير تافه. يمكنك ذكر وقت محدد كان فيه الذكاء الاصطناعي مخطئًا بثقة وكيف اكتشفته. - الإنجليزية – B2+ كتابة. غير مناسب - مهندسو علوم البيانات، تعلم الآلة، أو الرؤية الحاسوبية بدون ناتج هندسة خلفية. - مختبرو ضمان الجودة اليدويون بدون أتمتة أو تأليف اختبارات. - الواجهة الأمامية فقط، low-code / no-code، دعم تكنولوجيا المعلومات، أو محللو الأعمال. - المهندسون الذين لم يكتبوا pytest من الصفر أبدًا. - مبتدئ، متدرب، أو مساعد كأحدث دور. المؤهلات المفضلة - عمق المجال في الأمن، إدارة الأنظمة (nginx / systemd / cron)، الحوسبة العلمية (NumPy / PyTorch / SciPy)، DevOps، أو أساسيات Git. - أدوات Python الحديثة (uv، poetry، pyproject.toml). - أدوات التغطية (pytest-cov، coverage.py، gcov، llvm-cov، kcov). - اختبار Fuzzing أو الاختبار القائم على الخصائص (Hypothesis). - مساهمة سابقة في معايير تقييم الوكلاء أو الأطر ذات الصلة. العملية التقديم → اجتياز التأهيل (فحص مهمة عينة لمدة 90 دقيقة + مقابلة سلوكية قصيرة) → الانضمام إلى مشروع → إكمال المهام → الحصول على الأجر. الالتزام بالوقت - الإعداد: حوالي 10 ساعات لكل مهمة أولى. - الحالة المستقرة: حوالي 5 ساعات لكل مهمة، 2-4 مهام متوازية لكل مؤلف. - الحمل الأسبوعي الواقعي: 8-20 ساعة. حجم أعلى متاح لأصحاب الأداء الأفضل. تختار متى وكيف تساهم؛ يجب تقديم المهام بحلول الموعد النهائي وتلبية معايير القبول. التعويض: - مساهمات مدفوعة، معدلات تصل إلى 35 دولارًا في الساعة*. - تعويض قائم على المهام يعادل المعدل بالساعة، اعتمادًا على الأداء والحجم. - تتضمن بعض المشاريع مدفوعات حافزة. *تختلف المعدلات بناءً على الخبرة، وتقييم المهارات، والموقع، واحتياجات المشروع، وعوامل أخرى. قد يتم توفير معدلات أعلى للخبراء المتخصصين للغاية. قد تنطبق معدلات أقل أثناء الإعداد أو مراحل المشروع غير الأساسية. يتم مشاركة تفاصيل الدفع لكل مشروع. التقديم قدم سيرتك الذاتية عبر منصة Mindrift. حدد مستوى إتقانك للغة الإنجليزية، لاحظ هذا الدور (أخصائي تقييم هندسة البرمجيات – Terminal Bench)، وقم بتضمين رابط ملف GitHub الشخصي إذا كان متاحًا.

ما ستقوم به

• • - تصميم وبناء مهام برمجة مستقلة وقابلة لإعادة الإنتاج تتحدى وكلاء برمجة الذكاء الاصطناعي لإصلاح أخطاء البرامج الواقعية. تقييم ومعايرة صعوبة المهام لضمان استيفائها لمعايير الجودة لأداء الذكاء الاصطناعي المتطور.

المتطلبات

يتطلب 3+ سنوات من الخبرة في تطوير برامج الإنتاج مع إتقان Python و pytest. يجب أن يكون المرشحون بارعين في Docker و Linux و Bash، ولديهم خبرة في العمل مع وكلاء برمجة الذكاء الاصطناعي.

الأسئلة الشائعة