SWE Bench – Data Engineer/Data Scientist

Vergütung nicht angegebenTuringRemoteStandortanforderungen nicht angegeben

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Auf einen Blick

Sie bauen und validieren Datenpipelines, verarbeiten und analysieren produktionsnahe Datensätze und schreiben Python-Code für SWE-Bench-Evaluierungen von KI-Systemen. Voraussetzung sind mindestens 3+ Jahre Erfahrung als Data Engineer, Data Scientist oder datenfokussierter Software Engineer und starke Python-Kenntnisse.

Von KI aus der Originalanzeige zusammengefasst.

  • Remote · Freiberufliche Tätigkeit · Mindestens 20 Stunden pro Woche
  • Veröffentlicht am 27. Jan. 2026

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 Programmierung, 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

Rollenübersicht

Wir suchen erfahrene Software Engineers (SWE Bench – Data Engineer / Data Science), die zu benchmarkgetriebenen Evaluierungsprojekten mit Schwerpunkt auf praxisnahen Data-Engineering- und Data-Science-Workflows beitragen. Diese Rolle umfasst praktische Arbeit mit produktionsnahen Datensätzen, Datenpipelines und Data-Science-Aufgaben, um die Leistung fortschrittlicher KI-Systeme zu bewerten und zu verbessern.

Die ideale Person verfügt über ein starkes Fundament in Data Engineering und Data Science und kann in praxisnahen Codebasen über Datenaufbereitung, Analyse und modellbezogene Workflows hinweg arbeiten.

Wie sieht der Arbeitsalltag aus?

  • Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Datensätzen zur Unterstützung von Evaluierungsaufgaben im Stil von SWE Bench.
  • Entwurf, Aufbau und Validierung von Datenpipelines, die in Benchmarking- und Evaluierungs-Workflows eingesetzt werden.
  • Durchführung von Datenverarbeitung, Analyse, Feature-Aufbereitung und Validierung für Data-Science-Anwendungsfälle.
  • Schreiben, Ausführen und Anpassen von Python-Code zur Verarbeitung von Daten und zur lokalen Unterstützung von Experimenten.
  • Bewertung von Datenqualität, Transformationen und Ausgaben auf Korrektheit und Reproduzierbarkeit.
  • Erstellung sauberer, gut dokumentierter und wiederverwendbarer Daten-Workflows, die sich für Benchmarking eignen.
  • Teilnahme an Code-Reviews, um hohe Standards bei Codequalität und Wartbarkeit sicherzustellen.
  • Zusammenarbeit mit Forschenden und Entwicklern, um anspruchsvolle, praxisnahe Data-Engineering- und Data-Science-Aufgaben für KI-Systeme zu entwerfen.

Anforderungen

  • Mindestens 3+ Jahre Gesamterfahrung als Data Engineer, Data Scientist oder Software Engineer (datenfokussiert).
  • Fundierte Python-Kenntnisse für Data-Engineering- und Data-Science-Workflows.
  • Nachweisbare Erfahrung mit Datenverarbeitung, Analyse und modellbezogenen Workflows.
  • Solides Verständnis der Grundlagen von Machine Learning und Data Science.
  • Erfahrung im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten.
  • Fähigkeit, komplexe, praxisnahe Codebasen zu verstehen, sich darin zurechtzufinden und sie anzupassen.
  • Erfahrung im Schreiben von lesbarem, wiederverwendbarem, wartbarem und gut dokumentiertem Code.
  • Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten, einschließlich Erfahrung mit algorithmischen oder datenintensiven Problemen.
  • Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.

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.
  • Art der Beschäftigung: Auftragnehmer-Einsatz (keine Krankenversicherung/bezahlter Urlaub)
  • Vertragsdauer: 3 Monate (anpassbar je nach Einsatz)
  • Standort: Indien, Pakistan, Nigeria, Kenia, Ägypten, Ghana, Bangladesch, Türkei, Brasilien, Mexiko

Auswahlverfahren

  • Technisches Interview mit Live-Coding-Challenge (60 Min.)

Fähigkeiten

Data EngineeringData Science
Bewerberländer
Standortanforderungen nicht angegeben

Die Quelle gibt nicht an, in welchen Ländern Bewerber leben oder arbeiten dürfen. Prüfen Sie die Originalanzeige. Remote-Arbeit und der angegebene Arbeitsort belegen keine Bewerbungsberechtigung.

Arbeitsmodell
Remote
Angegebener Arbeitsort
Nicht angegeben
Ursprünglich veröffentlicht
2026-01-27
Zuletzt geprüft

So schneidet diese Vergütung ab

Softwareentwicklung: typischer Stundensatz auf jeder Plattform, November 2026.

Typisch über alle Plattformen $63/Stunde USD

  • micro1$80/Stunde USD40 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $65–$91/Stunde USD
  • Mercor$85/Stunde USD37 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $65–$110/Stunde USD
  • Alignerr$63/Stunde USD132 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $60–$75/Stunde USD
  • Meridial$37/Stunde USD48 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $36–$37/Stunde USD
  • SME Careers$60/Stunde USD52 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $24–$70/Stunde USD
  • Handshake AI$78/Stunde USD12 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $73–$121/Stunde USD
  • Alpheva$205/Stunde USD7 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $189–$225/Stunde USD
  • Anyone AI$63/Stunde USD78 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $63–$63/Stunde USD

Basierend auf 407 stundenweise bezahlten Stellen, gelistet im November 2026. Aufgaben- und Projektsätze sind nicht enthalten. Jede Plattform legt ihre Vergütung selbst fest.

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