Über die Stelle
Über uns:
Turing hat seinen Sitz in San Francisco, Kalifornien, und ist der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für Frontier-KI-Labore sowie 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 erstklassigen KI-Forschenden, die auf Software-Engineering, logisches Schließen, MINT, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten spezialisiert sind; 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 nachhaltige Ergebnisse in der GuV erzielen.
Idealer Hintergrund:
Diese Rolle ist ideal für Ingenieurinnen und Ingenieure, die an der Frontier der KI gearbeitet haben – bei Unternehmen wie OpenAI, NVIDIA, Databricks, Palantir, Snowflake oder vergleichbaren Organisationen, die die Grenzen intelligenter Systeme verschieben. Wir begrüßen besonders Absolventinnen und Absolventen führender Informatikstudiengänge wie Stanford, MIT, Carnegie Mellon, UC Berkeley, Georgia Tech und vergleichbarer Institutionen – wobei außergewöhnliche Erfahrung und Kompetenz stets Vorrang vor Prestige haben.
Projektübersicht:
Als Software-Engineering-Bewerter/in erstellen Sie modernste Datensätze für das Training, Benchmarking und die Weiterentwicklung großer Sprachmodelle und arbeiten eng mit Forschenden zusammen. Dazu gehört das Kuratieren von Codebeispielen, das Bereitstellen präziser Lösungen und das Vornehmen von Korrekturen über den gesamten Stack – in Python für Backend- und ML-Workflows und in JavaScript (React, Node.js) für Frontend- und API-Schichten, ergänzt durch 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-Modell-Trainingsinitiativen durch Kuratieren von Codebeispielen, Entwickeln von Lösungen und Korrigieren 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 industrieller 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, betriebliche Wartung) und Bewertung der Modellfähigkeiten in diesen Bereichen.
- Entwurf von Verifikationsmechanismen, die eine Lösung für eine Software-Engineering-Aufgabe automatisch verifizieren können.
Erforderliche Kenntnisse:
- Mehrjährige Erfahrung im Software-Engineering (3 Jahre oder mehr)
- Ausgeprägte Expertise in der Entwicklung von Full-Stack-Anwendungen mit Python und JavaScript (React, Node.js) sowie die Fähigkeit, in Backend- und Frontend-Codebasen zu arbeiten.
- Erfahrung mit der Bereitstellung skalierbarer, produktionsreifer Software unter Verwendung moderner 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: flexible Engagement, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Contractor (kein Krankengeld/bezahlter Urlaub)
- Dauer: 1 Monat (potenzielle Verlängerungen basierend auf Leistung und Passung)
- Standort: Kandidatinnen und Kandidaten müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein
Bewertungsprozess:
- Der Bewerbungsprozess dauert 15–30 Minuten.
- Die Teilnahme an einem KI-Videointerview ist erforderlich.