Pod Lead - Elektrotechnik und Informatik (Terminal Bench Science)

Über Turing:

Turing ist eines der weltweit am schnellsten wachsenden KI-Unternehmen und beschleunigt die Weiterentwicklung und den Einsatz leistungsstarker KI-Systeme.

Turing unterstützt Kunden auf zwei Arten: Zum einen arbeitet Turing mit den weltweit führenden KI-Laboren zusammen, um die Fähigkeiten von Spitzenmodellen in den Bereichen Denken, logisches Schlussfolgern, Programmierung, agentisches Verhalten, Multimodalität, Mehrsprachigkeit, MINT und Spitzenwissen voranzubringen; zum anderen nutzt Turing diese Arbeit, um reale KI-Systeme zu entwickeln, die geschäftskritische Prioritäten von Unternehmen lösen.

Überblick über die Rolle:

Wir suchen eine erfahrene Expertin bzw. einen erfahrenen Experten für Elektrotechnik oder Informatik, die bzw. der ein Team technischer Trainer leitet, das realistische, terminalbasierte wissenschaftliche und ingenieurtechnische Aufgaben für eine Initiative zum Training und zur Evaluierung von KI-Spitzenmodellen entwickelt.

In dieser Rolle betreuen Sie ein Pod von etwa 5–10 Trainern, prüfen technische Aufgaben auf Korrektheit, Reproduzierbarkeit und Evaluierungsqualität und stellen sicher, dass die Aufgaben authentische Arbeitsabläufe der Informatik, der Softwaresysteme und der Elektrotechnik widerspiegeln. Außerdem betreuen Sie die Trainer als Mentorin bzw. Mentor, wahren Qualitätsstandards und sorgen für eine gleichbleibende Lieferung anspruchsvoller technischer Aufgaben.

Ihre Aufgaben:

• Leitung und Betreuung eines Pods technischer Trainer, mit dem Ziel gleichbleibender Qualität, Produktivität und termingerechter Lieferung der wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Aufgaben.
• Durchgängige Prüfung technischer Aufgaben, einschließlich Problemstellungen, Codebasen, Schaltungs-Netzlisten, Hardwarebeschreibungssprachen (HDL), Datensätzen, Rechenumgebungen, Referenzlösungen und automatisierter Tests.
• Validierung von Aufgaben zu Hochleistungsrechnen (HPC), paralleler Datenverarbeitung, Algorithmen, verteilten Systemen, Compilern, Betriebssystemen, Datenbanken, ML-Systemen, GPU-Computing, Schaltungsentwurf, Signalverarbeitung, Energiesystemen und eingebetteten Systemen.
• Sicherstellung, dass die Aufgaben realistische Arbeitsabläufe der Softwareentwicklung, der Forschung und der Elektrotechnik widerspiegeln, die sinnvolles mehrstufiges technisches Denken erfordern.
• Überprüfung der technischen Korrektheit in Bezug auf Algorithmenkomplexität, numerische Genauigkeit, Speicherverwaltung, Nebenläufigkeit, Schaltungsgesetze, Leistungsbilanz, Signalverarbeitung, Zeitbedingungen und Systemstabilität.
• Validierung von Compilern, Simulationswerkzeugen, Software-Abhängigkeiten, Rechenumgebungen und Build-Prozessen, um reproduzierbare Ergebnisse sicherzustellen.
• Identifizierung unzuverlässiger Tests, die durch nichtdeterministisches Verhalten, Race Conditions, hardwareabhängige Leistungsschwellen oder Konvergenzprobleme bei Simulationen verursacht werden.
• Prüfung automatisierter Grader, damit sie aussagekräftige technische Ergebnisse bewerten, wie etwa funktionale Korrektheit, Leistung, Frequenzgang, Signalverläufe, Zeitverhalten, Effizienz und Systemverhalten.
• Identifizierung technischer Ungenauigkeiten, fehlerhafter Annahmen, falscher Toleranzen sowie von Möglichkeiten, Berechnungen, Simulationen oder automatisierte Evaluierungen zu umgehen.
• Klare, umsetzbare fachliche Rückmeldungen, Nachverfolgung der Überarbeitungen und Sicherstellung, dass Qualitätsprobleme vor der Freigabe der Aufgabe behoben sind.
• Einarbeitung der Trainer, Verteilung der Arbeit, Überwachung von Qualität und Durchsatz, Eskalation von Blockaden sowie Pflege der technischen Dokumentation und von Best Practices.

Was wir suchen:

• Promotion, Postdoc-Erfahrung oder gleichwertige fortgeschrittene fachliche Erfahrung in Informatik, Elektrotechnik, Technischer Informatik oder einer eng verwandten Disziplin.
• Fundierte Programmierkenntnisse in C/C++, Rust, Python, Julia, Fortran, MATLAB/Octave oder Hardwarebeschreibungssprachen (HDL) sowie fortgeschrittene Linux- und Terminalkenntnisse.
• Praktische Fachkenntnis in mindestens einem Hauptbereich: paralleles Rechnen, Systemprogrammierung, Entwicklung wissenschaftlicher Software, Schaltungssimulation, Signalverarbeitung, Energiesysteme oder digitaler Hardwareentwurf.
• Fundiertes Verständnis von Algorithmen, Rechensystemen, numerischen Methoden, Softwaretests oder Prinzipien der Elektrotechnik.
• Erfahrung in der Prüfung komplexer Codebasen, technischer Implementierungen, ingenieurtechnischer Simulationen oder Forschungsergebnisse.
• Fähigkeit, die Korrektheit von Algorithmen, die Rechenleistung, numerische Genauigkeit, das Nebenläufigkeitsverhalten und die Verlässlichkeit technischer Ergebnisse zu beurteilen.
• Ausgeprägte analytische Urteilsfähigkeit, um technische Fehler, Randfälle, Race Conditions und fehlerhafte ingenieurtechnische Annahmen zu erkennen.
• Erfahrung in der Betreuung, Prüfung oder Leitung kleiner technischer Teams.
• Ausgezeichnete schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, um präzise fachliche Rückmeldungen zu geben und Qualitätsstandards zu dokumentieren.

Von Vorteil:

• Erfahrung mit HPC- und Systementwicklungswerkzeugen wie MPI, OpenMP, CUDA, LLVM/GCC, CMake, gdb, Valgrind, perf, Sanitizern oder Slurm.
• Vertrautheit mit Werkzeugen für Elektrotechnik und Hardwaresimulation wie ngspice, Xyce, Icarus Verilog, Verilator, GHDL, Yosys, pandapower, PyPSA, MATPOWER, openEMS, GNU Radio oder QEMU.
• Vertrautheit mit Docker, Git, CI/CD-Pipelines und Frameworks für automatisiertes Testen wie pytest.
• Erfahrung in der Entwicklung technischer Benchmarks, Programmieraufgaben, simulationsbasierter Evaluierungen oder automatisierter Bewertungssysteme.
• Erfahrung in der Entwicklung oder Bewertung von KI-Coding-Agenten, terminalbasierten Agenten oder von LLMs erzeugten technischen Lösungen.
• Erfahrung in der Open-Source-Entwicklung oder als Maintainer, insbesondere bei der Prüfung und Validierung externer Beiträge.
• Branchenerfahrung in der Halbleiterindustrie, im Hochleistungsrechnen, bei Energieversorgern, in der Telekommunikation oder bei eingebetteten Systemen.
• Frühere Erfahrung im KI-Training, in der technischen Qualitätskontrolle, der Benchmark-Entwicklung oder in Evaluierungsprogrammen.

Angebotsdetails:

• Erforderlicher Einsatz: Mindestens 4 Stunden pro Tag und mindestens 40 Stunden pro Woche mit einer Überschneidung von 4 Stunden mit PST.
• Beschäftigungsart: Auftragnehmer-Einsatz (kein Anspruch auf Krankheits- oder bezahlten Urlaub)
• Vertragsdauer: 4 Woche [voraussichtlicher Starttermin ist nächste Woche]