Über die Stelle
Über uns:
Turing mit Sitz in San Francisco, Kalifornien, ist der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für Frontier-KI-Labore und ein vertrauenswürdiger Partner für globale Unternehmen, die fortschrittliche KI-Systeme einsetzen. Turing unterstützt Kunden auf zwei Arten: erstens durch die Beschleunigung von Frontier-Forschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainings-Pipelines sowie führenden KI-Forschenden, die sich auf Software-Engineering, logisches Schlussfolgern, STEM, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten spezialisiert haben; und zweitens durch die Anwendung dieser Expertise, um Unternehmen dabei zu helfen, KI von Proof of Concept in proprietäre Intelligenz zu verwandeln, mit Systemen, die zuverlässig funktionieren, messbare Wirkung erzielen und dauerhafte Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung erzielen.
Idealer Hintergrund:
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die Produktionssysteme bei Unternehmen wie Google, Microsoft, Apple, Amazon, Meta oder ähnlichen Organisationen mit hoher Skalierung aufgebaut haben. Besonders willkommen sind Absolventen führender Studiengänge wie Harvard, Columbia, Princeton, Yale, University of Pennsylvania und vergleichbarer Institutionen – außergewöhnliche Erfahrung und Fähigkeiten haben jedoch stets Vorrang vor Prestige.
Projektübersicht:
Als Software-Engineering-Evaluator erstellen Sie modernste Datensätze für das Training, Benchmarking und die Weiterentwicklung großer Sprachmodelle und arbeiten eng mit Forschenden zusammen. Dazu gehört die Kuratierung von Codebeispielen, die Bereitstellung präziser Lösungen und das Vornehmen von Korrekturen über den gesamten Stack – in Python für Backend- und ML-Workflows sowie JavaScript (React, Node.js) für Frontend- und API-Schichten, daneben C/C++, Java, Rust und Go. Sie bewerten und verfeinern KI-generierten Code hinsichtlich Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit und arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um unternehmensweite KI-gesteuerte Coding-Lösungen zu verbessern.
Wie sieht ein typischer Tag aus?
- Mitarbeit an KI-Modelltrainingsinitiativen durch Kuratierung von Codebeispielen, Entwicklung von Lösungen und Korrektur von Code sowohl in Python als auch in JavaScript (React, Node.js), mit zusätzlicher Arbeit in C/C++, Java, Rust und Go.
- Bewertung und Verfeinerung KI-generierten Codes in Backend- und Frontend-Kontexten, um sicherzustellen, dass er effizient, skalierbar und zuverlässig ist.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Verbesserung KI-gesteuerter Coding-Lösungen anhand branchenüblicher Leistungsbenchmarks.
- Entwicklung von Agenten, die die Qualität des Codes überprüfen und Fehlermuster in Full-Stack-Anwendungen identifizieren können.
- Aufstellen von Hypothesen zu Schritten im Software-Engineering-Zyklus (Prototyping, Architekturdesign, API-Design, Produktionsimplementierung, Launch, Experimente, Monitoring, operativer Wartung) und Bewertung der Modellfähigkeiten in diesen Bereichen.
- Entwicklung von Verifikationsmechanismen, die eine Lösung für eine Software-Engineering-Aufgabe automatisch verifizieren können.
Erforderliche Fähigkeiten:
- Mehrjährige Erfahrung im Software-Engineering (3 Jahre oder mehr)
- Ausgeprägte Expertise im Aufbau von Full-Stack-Anwendungen mit Python und JavaScript (React, Node.js) sowie die Fähigkeit, in Backend- und Frontend-Codebasen zu arbeiten.
- Erfahrung im Deployment skalierbarer Software in Produktionsqualität mit modernen Sprachen und Tools.
- Tiefes Verständnis von Softwarearchitektur, Design, Entwicklung, Debugging und Bewertung von Codequalität/Code-Reviews.
- Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten für klare, strukturierte Bewertungsbegründungen.
Engagement-Details:
- Verpflichtung: flexibles Engagement, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (kein Krankheitsurlaub/bezahlter Urlaub)
- Dauer: 1 Monat (potenzielle Verlängerungen basierend auf Leistung und Passung)
- Standort: Kandidaten müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein
Evaluierungsprozess:
- Der Bewerbungsprozess dauert 15–30 Minuten.
- Die Teilnahme an einem KI-Videointerview ist erforderlich.