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 der Frontier-Forschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainingspipelines sowie erstklassigen KI-Forschern, die auf Software-Engineering, logisches Schlussfolgern, MINT, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten spezialisiert sind; und zweitens durch die Anwendung dieser Expertise, um Unternehmen dabei zu helfen, KI vom Proof of Concept in proprietäre Intelligenz zu verwandeln – mit Systemen, die zuverlässig funktionieren, messbare Wirkung erzielen und nachhaltige Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung erbringen.
Idealer Hintergrund
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die wirkungsvolle Produkte bei schnell wachsenden Unternehmen wie Stripe, Airbnb, Cloudflare, Datadog, Coinbase oder vergleichbaren Umgebungen mit hohem Engineering-Wachstum entwickelt und ausgeliefert haben. Besonders willkommen sind Absolventen von Programmen mit starken Informatik-Grundlagen wie der University of Washington, University of Illinois Urbana-Champaign, UT Austin, University of Michigan, Purdue und vergleichbaren Institutionen – wobei außergewöhnliche Erfahrung und Fähigkeiten stets Vorrang vor dem Renommee der Ausbildung haben.
Projektübersicht
Als Software-Engineering-Evaluator erstellen Sie modernste Datensätze für das Training, Benchmarking und die Weiterentwicklung großer Sprachmodelle und arbeiten eng mit Forschern zusammen. Dazu gehört das Zusammenstellen 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 evaluieren und verfeinern KI-generierten Code hinsichtlich Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit und arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um unternehmensweite KI-gestützte Coding-Lösungen zu verbessern.
Wie sieht ein typischer Tag aus?
- Mitarbeit an KI-Modell-Trainingsinitiativen durch das Zusammenstellen von Codebeispielen, das Erstellen von Lösungen und das Korrigieren von Code sowohl in Python als auch in JavaScript (React, Node.js), ergänzt durch Arbeiten in C/C++, Java, Rust und Go.
- Evaluierung 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-gestützter Coding-Lösungen anhand von Branchen-Performance-Benchmarks.
- 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 Evaluierung der Modellfähigkeiten in diesen Bereichen.
- Entwurf 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 der Entwicklung 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.
- Fundiertes Verständnis von Softwarearchitektur, Design, Entwicklung, Debugging sowie Bewertung von Codequalität/Code-Reviews.
- Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten für klare, strukturierte Evaluierungsbegründungen.
Engagement-Details
- Verpflichtung: flexible Arbeitsgestaltung, 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.