Über die Stelle

Mercor verbindet erstklassige kreative und technische Talente mit führenden KI-Forschungslaboren. Unser Hauptsitz befindet sich in San Francisco. Zu unseren Investoren zählen Benchmark, General Catalyst, Peter Thiel, Adam D'Angelo, Larry Summers und Jack Dorsey.

Rollenverantwortlichkeiten

Nutzen Sie modernste KI-Coding-Agenten, um komplexe Data-Engineering-Aufgaben zu erledigen und zu bewerten.
Überprüfen Sie modellgenerierte Implementierungen für ETL-Pipelines, Data Warehouses, Analyseplattformen und verteilte Datensysteme.
Identifizieren Sie Fehler, Grenzfälle, Skalierbarkeitsprobleme und Fehlermodi in den Modellausgaben.
Vergleichen Sie die Ergebnisse verschiedener KI-Modelle und bewerten Sie deren Stärken und Schwächen.
Wenden Sie professionelles technisches Urteilsvermögen auf realistische Data-Engineering-Szenarien an.

Qualifikationen

Voraussetzungen (Must-Have)

2 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.
Erfahrung im Aufbau von ETL-Pipelines, Data Warehouses, Analyseplattformen oder verteilten Datensystemen.
Regelmäßige Nutzung von KI-Coding-Agenten wie Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, Gemini CLI oder ähnlichen Tools.
Fähigkeit, modellgenerierte Dateninfrastrukturen und Pipeline-Implementierungen zu bewerten.

Wünschenswert

Erfahrung im Betrieb von groß angelegten Datenplattformen.

Vergütung & Rechtliches

400 $ pro akzeptierter Aufgabe.
Die Vergütung ist an die akzeptierte Arbeit gebunden.

Bewerbungsprozess (Dauer: 20–30 Minuten)

Lebenslauf hochladen.
KI-gestütztes Interview basierend auf Ihrem Lebenslauf.
Formular einreichen.

Ressourcen & Support

Details zum Interviewprozess und zur Plattform finden Sie unter: https://talent.docs.mercor.com/welcome
Für Hilfe oder Support kontaktieren Sie bitte: support@mercor.com

Hinweis: Unser Team prüft Bewerbungen täglich. Bitte schließen Sie Ihr KI-Interview und die Bewerbungsschritte ab, um für diese Stelle berücksichtigt zu werden.

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Eckdaten

Arbeitsmodell