Über die Stelle
Über Turing: Turing hat seinen Sitz in San Francisco, Kalifornien, und ist der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für Frontier-KI-Labs sowie ein vertrauenswürdiger Partner für globale Unternehmen, die fortschrittliche KI-Systeme einsetzen. Turing unterstützt Kunden auf zwei Arten: Erstens beschleunigt Turing die Spitzenforschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainingspipelines sowie führenden KI-Forschenden, die sich auf Softwareentwicklung, logisches Schlussfolgern, MINT, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten spezialisiert haben; zweitens setzt Turing dieses Know-how ein, um Unternehmen dabei zu helfen, KI vom Proof of Concept zu proprietärer Intelligenz weiterzuentwickeln – mit Systemen, die zuverlässig arbeiten, messbare Wirkung erzielen und dauerhafte Ergebnisse in der P&L liefern.
Über die Rolle: Wir suchen einen Engineer bzw. eine Engineerin, der bzw. die für Entwurf, Implementierung und Pflege von Datenvalidierungs-Workflows innerhalb von Docker-basierten Build-Pipelines verantwortlich ist. Diese Rolle umfasst das Erstellen und Verwalten von Dockerfile-Labels, Metadatenstandards und Validierungsskripten, die sicherstellen, dass Datensätze, Schemata und Modellartefakte vor dem Deployment die Qualitäts- und Compliance-Anforderungen erfüllen.
Sie arbeiten eng mit den Teams für Data Engineering, Machine Learning und DevOps zusammen, um zuverlässige, reproduzierbare und vollständig validierte containerisierte Datenpipelines aufzubauen.
Wie sieht der Arbeitsalltag aus:
- Entwicklung und Optimierung von Dockerfiles mit integrierten Datenvalidierungsschritten.
- Implementierung von LABEL-Metadaten für Datensatzversionen, Schemata und Datenherkunft (Lineage).
- Erstellung von Validierungsskripten (Python/Bash) für Schemaprüfungen, Datenintegrität und Qualitätskontrolle.
- Integration von Validierungsschritten in CI/CD-Pipelines und Durchsetzung von Fail-on-bad-data-Prüfungen.
- Dokumentation von Standards für Dockerfile-Labeling, Validierungslogik und Data Governance.
Erforderliche Fähigkeiten
- Erfahrene DevOps-Engineers mit 4+ Jahren Erfahrung
- Fundierte Erfahrung mit Docker und Dockerfiles.
- Versiert in Python oder Bash für Validierungsskripte.
- Kenntnisse über Datenformate, Schemata und Validierungstools.
- Vertrautheit mit CI/CD-Systemen und Container-Registries.
Von Vorteil:
- Frühere Teilnahme an LLM-Forschungs- oder Evaluierungsprojekten.
- Erfahrung im Entwickeln oder Testen von Entwicklertools oder Automatisierungsagenten.
- Erfahrung mit MLOps-Workflows, Datenversionierung oder Great Expectations.
- Kenntnisse in Kubernetes oder Tools für Container-Sicherheit.
Vorteile der freiberuflichen Tätigkeit bei Turing:
- Arbeit in einem vollständig remote geprägten Umfeld.
- Möglichkeit, an hochmodernen KI-Projekten mit führenden LLM-Unternehmen zu arbeiten.
Angebotsdetails:
- Erforderlicher Zeitaufwand: Mindestens 4 Stunden pro Tag und mindestens 20 Stunden pro Woche mit 4 Stunden Überschneidung mit PST. (Wir bieten 3 Optionen für den Zeitaufwand: 20 Std./Woche, 30 Std./Woche oder 40 Std./Woche)
- Beschäftigungsart: Auftragnehmer-Einsatz (keine Krankenversicherung/bezahlter Urlaub)
- Vertragsdauer: 2-4 Wochen; [voraussichtlicher Starttermin ist nächste Woche]
- Standort: Indien, Pakistan, Nigeria, Kenia, Ägypten, Ghana, Bangladesch, Türkei, Mexiko, Brasilien
Auswahlverfahren (ca. 75 Min.) :
- Interviews (30-60 Min. technisches Gespräch in QODE)