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 mit Spezialisierung auf Software-Engineering, logisches Schlussfolgern, MINT, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten; 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 bei schnell wachsenden Unternehmen wie Stripe, Airbnb, Cloudflare, Datadog, Coinbase oder ähnlichen Umgebungen mit hohem Wachstum wirkungsvolle Produkte ausgeliefert haben. Besonders willkommen sind Absolventen von Programmen mit starken Informatik-Grundlagen wie 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 Prestige haben.
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 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, 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-Modelltraining-Initiativen durch Kuratieren von Codebeispielen, Erstellen 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 von KI-generiertem Code in Backend- und Frontend-Kontexten, um sicherzustellen, dass er effizient, skalierbar und zuverlässig ist.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um KI-gesteuerte Coding-Lösungen anhand von Branchen-Performance-Benchmarks zu verbessern.
- Entwicklung von Agenten, die die Qualität des Codes verifizieren 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 Fähigkeiten
- 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/-review.
- Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten für klare, strukturierte Bewertungsbegründungen.
Auftragsdetails
- Engagement: flexible Mitarbeit, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (kein Kranken-/bezahlter Urlaub)
- Dauer: 1 Monat (potenzielle Verlängerungen basierend auf Leistung und Passung)
- Standort: Kandidaten müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein
Bewertungsprozess
- Der Bewerbungsprozess dauert 15–30 Minuten.
- Die Teilnahme an einem KI-Videointerview ist erforderlich.