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 führenden KI-Forschern, die sich auf Software-Engineering, logisches Schlussfolgern, MINT, Multilingualität, Multimodalität und Agenten spezialisieren; 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 dauerhafte Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung erzielen.
Idealvorstellung vom Hintergrund
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die bei Unternehmen wie Google, Microsoft, Apple, Amazon, Meta oder ähnlichen Engineering-Organisationen mit hoher Skalierung Produktionssysteme gebaut haben. Besonders willkommen sind Absolventen von Programmen mit starken Informatik-Grundlagen wie der University of Washington, der University of Illinois Urbana-Champaign, der UT Austin, der 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 dabei eng mit Forschern zusammen. Dazu gehört das Kuratieren von Codebeispielen, das Bereitstellen präziser Lösungen und das Anbringen von Korrekturen in Python, C/C++, Rust, Go, Java und JavaScript (einschließlich ReactJS) – mit besonderem Schwerpunkt auf systemnahem Code, leistungskritischen Anwendungen und Infrastruktur. 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?
- Mitwirkung an KI-Modell-Trainingsinitiativen durch Kuratieren von Codebeispielen, Erstellen von Lösungen und Korrigieren von Code in Python, C/C++, Rust, Go, Java und JavaScript (einschließlich ReactJS).
- Bewertung und Verfeinerung KI-generierten Codes mit Schwerpunkt auf systemnaher Korrektheit, Leistung und Zuverlässigkeit.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Verbesserung KI-gesteuerter Coding-Lösungen anhand von Branchen-Leistungsbenchmarks.
- Erstellung von Agenten, die die Qualität von systemnahem Code und Infrastrukturcode verifizieren und Fehlermuster identifizieren können.
- Hypothesenbildung zu Schritten im Software-Engineering-Zyklus (Prototyping, Architekturdesign, API-Design, Produktionsimplementierung, Launch, Experimente, Monitoring, operativer Betrieb) 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 Systemprogrammierung, Infrastruktur oder Backend-Entwicklung mit Sprachen wie Python, C/C++, Rust und Go.
- Erfahrung mit dem Bauen und Bereitstellen skalierbarer Software in Produktionsqualität mit modernen 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.
Details zur Zusammenarbeit
- Engagement: flexible Zusammenarbeit, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (kein Krankengeld/bezahlter Urlaub)
- Dauer: 1 Monat (Verlängerungen je nach Leistung und Eignung 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.