Member of Technical Staff, Coding Research - დისტანციური ვაკანსია

micro1 ეძებს სპეციალისტს პოზიციაზე Member of Technical Staff, Coding Research - ხელმძღვანელი დონე, რაც გუნდზე ან მიმართულებაზე პასუხისმგებლობას გულისხმობს. ვაკანსია IT და პროგრამირება-ის მიმართულებისაა და სრულად დისტანციურია. კომპანიას კანდიდატის ადგილმდებარეობა შეზღუდული არ აქვს, ამიტომ განაცხადს საქართველოდან შეიტანთ.

განცხადებაში ნახსენები ძირითადი ინსტრუმენტებია: Python, Machine Learning. რეზიუმეში სწორედ ამ უნარების კონკრეტული მაგალითები უნდა გამოჩნდეს.

დამსაქმებელმა ანაზღაურება საჯაროდ მიუთითა: $400k - $800k. სამუშაო საათებზე განცხადება პირობას არ აწესებს.

ეს ვაკანსია ავტომატურ შემოწმებას გადის: სიაში არ ხვდება განცხადება, რომელიც ითხოვს უცხო ქვეყნის სამუშაო ნებართვას, ვიზის სპონსორობას, კონკრეტული ქვეყნის მოქალაქეობას ან იქ ცხოვრებას.

Job Title: Member of Technical Staff, Coding Research Job Type: Full-time Location: Remote

The Role We are seeking a Member of Technical Staff to help advance the evaluation and development of frontier coding agents. Sitting at the intersection of AI research, software engineering, and model evaluation, you will design the benchmarks, methodologies, and data systems that shape how next-generation coding models are measured and improved. What You'll Do

* Design and own evaluation frameworks for coding agents, including benchmark specifications, scoring methodologies, rubrics, and quality standards.

* Lead end-to-end research initiatives focused on measuring and improving coding model performance across diverse software engineering tasks.

* Develop high-quality datasets, golden examples, and evaluation protocols that enable reliable assessment of frontier coding systems.

* Analyze model behavior and failure modes, identifying systematic weaknesses and translating findings into actionable improvements for training and evaluation.

* Build tooling and infrastructure that support large-scale experimentation, data generation, review workflows, and evaluation pipelines.

* Establish best practices for coding-agent assessment, ensuring methodological rigor, reproducibility, and measurement quality.