Pod Lead - Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik (Terminal Bench Science)

Vergütung nicht angegebenTuringRemoteOffen für Einwohner der USA

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Auf einen Blick

Sie leiten ein Team von etwa 5–10 technischen Trainern, die terminalbasierte Aufgaben aus dem Maschinenbau und der Luft- und Raumfahrttechnik für KI-Training und -Evaluierung erstellen, und prüfen sie auf technische Genauigkeit, Reproduzierbarkeit und Qualität. Erforderlich sind ein Doktorgrad, Postdoc-Erfahrung oder gleichwertige fortgeschrittene technische Erfahrung im Maschinenbau oder in der Luft- und Raumfahrttechnik.

Von KI aus der Originalanzeige zusammengefasst.

  • Remote · Freiberufliche Tätigkeit · Mindestens 40 Stunden pro Woche
  • Veröffentlicht am 15. Okt. 2026

Über die Stelle

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 Maschinenbau oder Luft- und Raumfahrttechnik, die bzw. der ein Team technischer Trainer leitet, das realistische, terminalbasierte Engineering-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 Engineering-Aufgaben auf fachliche Korrektheit, Reproduzierbarkeit und Evaluierungsqualität und stellen sicher, dass die Aufgaben authentische Arbeitsabläufe des Maschinenbaus und der Luft- und Raumfahrttechnik widerspiegeln. Außerdem betreuen Sie die Trainer als Mentorin bzw. Mentor, wahren Qualitätsstandards und sorgen für eine gleichbleibende Lieferung der Aufgaben.

Ihre Aufgaben:

  • Leitung und Betreuung eines Pods technischer Trainer, mit dem Ziel gleichbleibender Qualität, Produktivität und termingerechter Lieferung der Engineering-Aufgaben.
  • Durchgängige Prüfung von Engineering-Aufgaben, einschließlich Problemstellungen, Geometrie- und Netzdateien, Simulationseingaben, Materialeigenschaften, Referenzlösungen und automatisierter Tests.
  • Validierung von Aufgaben zu Finite-Elemente-Analyse (FEA), numerischer Strömungsmechanik (CFD), Thermodynamik, Wärmeübertragung, Dynamik, Robotik, Flugsimulation, Antrieben und Bahnmechanik.
  • Sicherstellung, dass die Aufgaben realistische Arbeitsabläufe des Maschinenbaus und der Luft- und Raumfahrttechnik widerspiegeln und sinnvolles mehrstufiges technisches Denken erfordern.
  • Überprüfung der ingenieurtechnischen Korrektheit in Bezug auf Einheiten, Gleichgewicht, Erhaltungssätze, Randbedingungen, Netzkonvergenz, Solver-Toleranzen, Bezugssysteme und numerische Stabilität.
  • Validierung von Rechenumgebungen, Simulationswerkzeugen, Solvern und Abhängigkeiten, um reproduzierbare Ergebnisse sicherzustellen.
  • Prüfung automatisierter Grader, damit sie aussagekräftige ingenieurtechnische Ergebnisse bewerten, wie etwa Spannungen, Durchbiegungen, Eigenfrequenzen, aerodynamische Beiwerte, thermische Leistung, Bahnparameter und Sicherheitsmargen.
  • Identifizierung technischer Ungenauigkeiten, unrealistischer Annahmen, falscher Toleranzen sowie von Möglichkeiten, ingenieurtechnische Berechnungen oder Simulationen 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 Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik oder einer eng verwandten Disziplin.
  • Fundierte Programmierkenntnisse in Python, C/C++, Fortran, Julia oder MATLAB/Octave sowie sicherer Umgang mit Linux-Umgebungen.
  • Praktische Fachkenntnis in mindestens einem Hauptbereich: FEA, CFD, Dynamik, Flugsimulation, thermische Modellierung, Astrodynamik, Lenkung, Navigation und Regelung (GNC) oder Antriebsmodellierung.
  • Fundiertes Verständnis von Ingenieursimulation, numerischen Methoden, Rechenmodellierung und technischer Validierung.
  • Erfahrung in der Prüfung komplexer technischer Arbeiten, ingenieurtechnischer Simulationen, Rechenmodelle oder Forschungsergebnisse.
  • Fähigkeit, ingenieurtechnische Annahmen, numerische Genauigkeit, Solver-Konvergenz und die Verlässlichkeit von Rechenergebnissen zu beurteilen.
  • Ausgeprägte analytische Urteilsfähigkeit, um technische Fehler, Randfälle 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 Simulations- und Rechenwerkzeugen für das Ingenieurwesen wie OpenFOAM, SU2, CalculiX, Code_Aster, FEniCS, Elmer, Gmsh, FreeCAD, CadQuery, MuJoCo, ROS, XFOIL, AVL, OpenVSP, JSBSim, OpenMDAO, pyCycle, poliastro, Orekit, GMAT oder SPICE.
  • Vertrautheit mit kommerzieller Engineering-Software wie ANSYS, Abaqus, COMSOL oder NASTRAN, einschließlich der Nachbildung von Arbeitsabläufen mit Open-Source-Werkzeugen.
  • Erfahrung mit Zustandsschätzung, Trajektorienoptimierung, Topologieoptimierung, aeroelastischer Analyse oder multidisziplinärer Entwurfsoptimierung.
  • Vertrautheit mit Docker, Git, CI/CD-Pipelines und automatisiertem Testen.
  • Erfahrung in der Entwicklung oder Bewertung von KI-Coding-Agenten, terminalbasierten Agenten oder von LLMs erzeugten ingenieurtechnischen Lösungen.
  • Erfahrung aus Industrie oder Behörden in den Bereichen Automobil, Energie, Fertigung, Robotik, Flugzeuge, Trägerraketen, Satelliten oder UAVs.
  • 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]

Fähigkeiten

Growth EngineeringMATLAB
Bewerberländer
Offen für Einwohner der USA

Diese Remote-Stelle nennt keine geografische Einschränkung, daher können sich Einwohner der USA bewerben. Weitere Anforderungen finden Sie in der Originalanzeige.

Arbeitsmodell
Remote
Angegebener Arbeitsort
Nicht angegeben
Ursprünglich veröffentlicht
2026-10-15
Zuletzt geprüft

So schneidet diese Vergütung ab

Ingenieurwesen: typischer Stundensatz auf jeder Plattform, November 2026.

Typisch über alle Plattformen $80/Stunde USD

  • micro1$68/Stunde USD71 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $40–$93/Stunde USD
  • Mercor$80/Stunde USD35 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $60–$90/Stunde USD
  • Meridial$37/Stunde USD14 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $36–$37/Stunde USD
  • SME Careers$100/Stunde USD17 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $45–$105/Stunde USD
  • Handshake AI$85/Stunde USD64 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $80–$96/Stunde USD
  • Alpheva$175/Stunde USD26 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $118–$204/Stunde USD
  • Anyone AI$40/Stunde USD8 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $40–$45/Stunde USD

Basierend auf 235 stundenweise bezahlten Stellen, gelistet im November 2026. Aufgaben- und Projektsätze sind nicht enthalten. Jede Plattform legt ihre Vergütung selbst fest.

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