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Détails du poste
- Lieu de travail : Montreal (Télétravail)
- Type de poste : Pigiste
Description du poste
Outlier helps the world’s most innovative companies improve their AI agents by providing human feedback. Do you want to shape the future of autonomous agents like OpenClaw?
Nous collaborons avec des organisations d’IA de premier plan pour entraîner des Large Language Models (LLM) afin qu’ils fonctionnent comme des agents proactifs et multi-étapes. Nos projets se concentrent sur l’apprentissage de ces systèmes pour concevoir, coordonner et optimiser des workflows architecturaux complexes dans le monde réel.
Que vous soyez un passionné de l’orchestration ou un développeur logiciel expérimenté — nous voulons que vous nous aidiez à entraîner les systèmes génératifs les plus avancés au monde.
Qualifications idéales
- 2+ années d’expérience en ingénierie backend, automatisation IA ou intégration de systèmes complexes.
- Capacité avérée à construire et maintenir des logiciels de niveau production avec une séparation modulaire (par exemple, des services distincts pour le parsing des données, le traitement de la logique et le reporting).
- Maîtrise solide d’au moins deux langages majeurs (par exemple, Python, JavaScript, Go ou Java) et expérience avec des bases de données SQL.
- Expérience pratique de la construction pour des environnements réels, non simulés, et de la gestion d’interactions système multi-tours.
- Excellente attention aux détails et capacité à fournir un feedback technique clair et dense sur le comportement de systèmes complexes.
Atouts
- Expertise dans la construction de tâches de coordination multi-étapes où l’acquisition des données mène à un output raisonné.
- Expérience concrète dans l’intégration d’agents avec des outils en direct tels que Supabase, Gmail et diverses API pour résoudre des problèmes du monde réel.
- Niveau élevé d’aisance dans l’implémentation d’un état persistant et de la découverte de session en utilisant MEMORY.md pour suivre la progression de l’agent.
- Expérience dans l’identification de défaillances subtiles comme des fuites de confidentialité, une escalade d’autorité ou des injections de prompts indirectes.
