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 Trainingspipelines 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 Proof of Concept in proprietäre Intelligenz umzuwandeln – mit Systemen, die zuverlässig funktionieren, messbare Wirkung erzielen und nachhaltige Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung erzielen.
Idealer Hintergrund
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die Produktionssysteme bei Unternehmen wie Google, Microsoft, Apple, Amazon, Meta oder ähnlichen hochskalierten Engineering-Organisationen aufgebaut haben. Besonders willkommen sind Absolventen führender Programme wie Harvard, Columbia, Princeton, Yale, University of Pennsylvania und vergleichbarer 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 gehört die Kuratierung von Codebeispielen, die Bereitstellung 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 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-Modell-Trainingsinitiativen 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.
- Aufstellung von Hypothesen 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)
- Fundierte Expertise im Aufbau 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, produktionsreifer Software mit modernen 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: flexibles Engagement, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (kein Krankheitsurlaub/kein 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.