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Este proyecto busca un profesional con sólida experiencia en ingeniería de infraestructura para evaluar y entrenar modelos avanzados de lenguaje natural. El especialista trabajará en la validación de soluciones en cloud design, Infrastructure-as-Code, pipelines de deployment y análisis de modos de fallo, utilizando JavaScript, TypeScript y Python como lenguajes principales. Los deliverables típicos incluyen escenarios de prueba realistas, evaluación de calidad de código, validación de estrategias de testing y análisis de riesgos en despliegue. Se espera que identifiques limitaciones arquitectónicas, cuellos de botella de rendimiento y potenciales problemas de escalabilidad. El presupuesto USD 80-150 sugiere un alcance de evaluación y mejora iterativa sobre modelos específicos, más que implementación de sistemas complejos. Requiere formación en Ciencias de la Computación o experiencia demostrable en plataformas cloud, DevOps o análisis de performance.
Evaluate and train advanced language models on realistic infrastructure and platform engineering scenarios. You'll challenge AI models on cloud design, Infrastructure-as-Code, deployment workflows, scalability, and failure modes using JavaScript, TypeScript, and Python. Assess architectural soundness, code quality, testing strategies, performance bottlenecks, and deployment risks. Requires BS in CS/Engineering or equivalent experience in cloud platforms, infrastructure engineering, DevOps, or performance analysis.
Se requiere licenciatura en Ciencias de la Computación/Ingeniería o experiencia equivalente documentada en cloud platforms, infrastructure engineering, DevOps o performance analysis. Preferiblemente con manejo de JavaScript, TypeScript y Python.
El proyecto incluye evaluación y entrenamiento de modelos IA en escenarios realistas de infraestructura, validación de arquitecturas cloud, análisis de código y pruebas. Es trabajo de evaluación y mejora iterativa, no construcción de infraestructura desde cero.
Dominio en cloud design, Infrastructure-as-Code, deployment workflows y análisis de fallos. Competencia en evaluación de calidad de código, testing strategies y performance bottlenecks. Experiencia con al menos dos de los tres lenguajes mencionados (JavaScript, TypeScript, Python).
