Über die Stelle
Über uns
Turing mit Sitz in San Francisco, Kalifornien, ist der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für KI-Labore an der Forschungsfront und ein vertrauenswürdiger Partner für globale Unternehmen, die fortschrittliche KI-Systeme einsetzen. Turing unterstützt Kunden auf zwei Arten: erstens durch die Beschleunigung von Spitzenforschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainings-Pipelines sowie Top-KI-Forschern, die sich auf Software-Engineering, logisches Schließen, MINT, 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 entfalten und nachhaltige Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung erzielen.
Idealer Hintergrund
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die bei schnell wachsenden Unternehmen wie Stripe, Airbnb, Cloudflare, Datadog, Coinbase oder vergleichbaren umfeld mit hohem Wachstum wirkungsvolle Produkte ausgeliefert haben. Besonders willkommen sind Absolventen führender Programme wie Harvard, Columbia, Princeton, Yale, University of Pennsylvania und vergleichbarer Institutionen – wobei außergewöhnliche Erfahrung und Kompetenz stets Vorrang vor Prestige haben.
Projektübersicht
Als Software-Engineering-Bewerter erstellen Sie modernste Datensätze für das Training, Benchmarking und die Weiterentwicklung großer Sprachmodelle und arbeiten eng mit Forschern zusammen. Dazu gehört das Kuratieren von Codebeispielen, das Bereitstellen präziser Lösungen und das Vornehmen von Korrekturen – mit Schwerpunkt auf Python über Backend-Services, Daten-Pipelines und ML-Infrastruktur, daneben JavaScript (einschließlich ReactJS), 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, Erstellen von Lösungen und Korrigieren von Code – hauptsächlich in Python, mit zusätzlicher Arbeit in JavaScript (einschließlich ReactJS), C/C++, Java, Rust und Go.
- Bewertung und Verfeinerung KI-generierten Codes, um sicherzustellen, dass er effizient, skalierbar und zuverlässig ist.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um KI-gesteuerte Coding-Lösungen an branchenüblichen Leistungsbenchmarks auszurichten.
- Entwicklung von Agenten und automatisierten Verifikationstools in Python, die die Codequalität überprüfen und Fehlermuster 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.
- Design von Verifikationsmechanismen, die eine Lösung für eine Software-Engineering-Aufgabe automatisch überprüfen können.
Erforderliche Kenntnisse
- Mehrjährige Erfahrung im Software-Engineering (3 Jahre oder mehr)
- Ausgeprägte Expertise in Python mit fundierten Kenntnissen von Frameworks, Tooling und Best Practices für die Entwicklung produktionsreifer Software.
- Erfahrung in der Entwicklung von Full-Stack-Anwendungen und im Deployment skalierbarer Software mit modernen Sprachen und Tools.
- Fundiertes Verständnis von Softwarearchitektur, Design, Entwicklung, Debugging und Bewertung von Codequalität/Code-Reviews.
- Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten für klare, strukturierte Bewertungsbegründungen.
Details zur Zusammenarbeit
- Verpflichtung: flexible Zusammenarbeit, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (keine medizinische Versorgung/kein bezahlter Urlaub)
- Dauer: 1 Monat (Verlängerungen je nach Leistung und Passung möglich)
- Standort: Kandidaten müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein
Bewertungsprozess
- Der Bewerbungsprozess dauert 15–30 Minuten.
- Die Teilnahme an einem KI-Videointerview ist erforderlich.