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 führenden KI-Forschern, die sich auf Software-Engineering, logisches Schlussfolgern, MINT, Multilingualität, Multimodalität und Agenten spezialisiert haben; und zweitens durch die Anwendung dieser Expertise, um Unternehmen dabei zu helfen, KI von einem Proof of Concept in proprietäre Intelligenz zu verwandeln, mit Systemen, die zuverlässig funktionieren, messbare Wirkung erzielen und dauerhafte Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung erbringen.
Idealer Hintergrund
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die in schnell wachsenden Unternehmen wie Stripe, Airbnb, Cloudflare, Datadog, Coinbase oder ähnlichen Umgebungen mit hohem Engineering-Wachstum wirkungsvolle Produkte ausgeliefert 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 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 gehören die Kuratierung von Codebeispielen, die Bereitstellung präziser Lösungen und Korrekturen über den gesamten Stack – in Python für Backend- und ML-Workflows und JavaScript (React, Node.js) für Frontend- und API-Schichten, daneben auch 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-Modelltrainingsinitiativen durch Kuratierung von Codebeispielen, Erstellung von Lösungen und Korrektur von Code in Python und JavaScript (React, Node.js), mit zusätzlicher Arbeit in C/C++, Java, Rust und Go.
- Bewertung 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-gesteuerter Coding-Lösungen anhand von Branchen-Performance-Benchmarks.
- Erstellung von Agenten, die die Qualität des Codes verifizieren und Fehlermuster in Full-Stack-Anwendungen identifizieren können.
- Hypothesenbildung zu Schritten im Software-Engineering-Zyklus (Prototyping, Architekturdesign, API-Design, Produktionsimplementierung, Launch, Experimente, Monitoring, operativer 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/Code-Review.
- Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten für klare, strukturierte Bewertungsbegründungen.
Engagement-Details
- Verpflichtung: flexible Mitarbeit, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (keine Krankenversicherung/kein bezahlter Urlaub)
- Dauer: 1 Monat (potenzielle Verlängerungen basierend auf Leistung und Eignung)
- Standort: Kandidaten müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein
Bewertungsprozess
- Der Bewerbungsprozess dauert 15–30 Minuten.
- Die Teilnahme an einem KI-Videointerview ist erforderlich.