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 Wegen: erstens durch die Beschleunigung von Frontier-Forschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainings-Pipelines sowie Top-KI-Forschern, die sich auf Software-Engineering, logisches Schlussfolgern, MINT, Multilingualität, Multimodalität und Agenten spezialisiert haben; und zweitens durch den Einsatz 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 Ingenieure, die wirkungsvolle Produkte bei schnell wachsenden Unternehmen wie Stripe, Airbnb, Cloudflare, Datadog, Coinbase oder vergleichbaren umgebungen mit hohem Wachstum im Engineering ausgeliefert haben. Besonders willkommen sind Absolventen führender Studiengänge wie Harvard, Columbia, Princeton, Yale, University of Pennsylvania und vergleichbarer Institutionen – wobei außergewöhnliche Erfahrung und Fähigkeiten stets Vorrang vor Prestige 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 Kuratieren von Codebeispielen, das Bereitstellen präziser Lösungen und das Vornehmen von Korrekturen – mit einem Schwerpunkt auf Python über Backend-Services, Daten-Pipelines und ML-Infrastruktur, daneben JavaScript (einschließlich ReactJS), 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 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.
- Evaluierung und Verfeinerung von KI-generiertem Code, um sicherzustellen, dass er effizient, skalierbar und zuverlässig ist.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Verbesserung KI-gestützter Coding-Lösungen anhand von Branchen-Performance-Benchmarks.
- Erstellen von Agenten und automatisierten Verifikationstools in Python, die die Qualität von Code überprüfen und Fehlermuster identifizieren können.
- Hypothesen zu Schritten im Software-Engineering-Zyklus (Prototyping, Architekturdesign, API-Design, Produktionsimplementierung, Launch, Experimente, Monitoring, operativer Wartung) aufstellen und Modellfähigkeiten dazu evaluieren.
- Verifikationsmechanismen entwerfen, die eine Lösung für eine Software-Engineering-Aufgabe automatisch verifizieren können.
Erforderliche Fähigkeiten
- Mehrjährige Erfahrung im Software-Engineering (3 Jahre oder mehr)
- Ausgeprägte Expertise in Python mit fundierten Kenntnissen von Frameworks, Tooling und Best Practices für die Erstellung 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 Evaluationsbegründungen.
Engagement-Details
- Verpflichtung: flexibles Engagement, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (keine medizinische Versorgung/kein 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.