- Зарплата
- 85 $
DevOps Engineer - AI Model Evaluator
Оценка ИИОтличное предложение с очень высокой почасовой ставкой для удаленной работы. Проект находится на острие технологий (AI + DevOps), что гарантирует интересный опыт и профессиональный рост.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью не просто внедрять решения, но и проводить глубокий аудит кода, созданного ИИ, выявляя редкие баги и пограничные случаи в облачных средах. Требуется экспертный уровень владения Kubernetes и основными облачными провайдерами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИСтавка $85 в час (около $13,600 - $14,500 в месяц при полной занятости) значительно превышает средние рыночные показатели для Senior DevOps инженеров даже на международном рынке, где медиана обычно составляет $8,000 - $10,000.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Published time: 2026-08-01
Company name: Mercor
Title: DevOps Engineer - AI Model Evaluator
Salary: $85 per hour
Grades: middle+, senior
Job description: Use frontier AI coding agents to complete and evaluate complex infrastructure engineering tasks for leading AI research labs. You review model-generated implementations across cloud platforms, Kubernetes, CI/CD and infrastructure automation, and identify bugs, edge cases, reliability issues and failure modes.
Location: Worldwide
Anywhere: Yes
Remote: Yes
Tags:
#devops #sre #kubernetes #terraform #aws #azure #gcp #ci_cd #ai #remote #worldwide #contract
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Kubernetes
- CI/CD
- Terraform
- AWS
- Azure
- Google Cloud Platform
- Infrastructure as Code
- SRE
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка способности критически оценивать чужой (или сгенерированный ИИ) код на предмет безопасности и надежности.
Опишите ваш процесс аудита Terraform-манифеста: на какие потенциальные проблемы с безопасностью и масштабируемостью вы обратите внимание в первую очередь?
Работа с ИИ-агентами требует понимания того, где автоматизация может ошибаться.
С какими наиболее распространенными ошибками ИИ при генерации конфигураций Kubernetes вы сталкивались или можете спрогнозировать?
Позиция требует глубоких знаний во всех трех основных облаках.
В чем заключаются ключевые различия в реализации сетевой безопасности (Networking/IAM) между AWS, Azure и GCP, которые критичны для отказоустойчивости?
Оценка навыков отладки сложных систем.
Расскажите о самом сложном случае 'неуловимого' бага в CI/CD пайплайне, который вам удалось обнаружить и исправить.
Проверка понимания концепции SRE в контексте оценки моделей.
Как бы вы формализовали метрики качества для оценки инфраструктурного кода, сгенерированного моделью?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
