Über die Stelle
Über uns
Turing mit Sitz in San Francisco, Kalifornien, ist der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für Frontier-KI-Labore und 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, Mehrsprachigkeit, 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 zu verwandeln – mit Systemen, die zuverlässig funktionieren, messbare Wirkung erzielen und nachhaltige Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung erbringen.
Idealer Hintergrund
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die Produktionssysteme bei Unternehmen wie Google, Microsoft, Apple, Amazon, Meta oder ähnlichen Engineering-Organisationen mit hoher Skalierung aufgebaut 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 der Herkunft 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 in Python, C/C++, Rust, Go, Java und JavaScript (einschließlich ReactJS) – mit besonderem Schwerpunkt auf systemnahem Code, performancekritischen 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?
- Mitarbeit 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, Performance und Zuverlässigkeit.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Verbesserung KI-gesteuerter Coding-Lösungen anhand von Branchen-Performance-Benchmarks.
- Aufbau von Agenten, die die Qualität von systemnahem Code und Infrastrukturcode verifizieren und Fehlermuster identifizieren können.
- Aufstellen von Hypothesen 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)
- Fundierte Expertise in Systemprogrammierung, Infrastruktur oder Backend-Entwicklung mit Sprachen wie Python, C/C++, Rust und Go.
- Erfahrung im Aufbau und Deployment skalierbarer, produktionsreifer Software 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.
Engagement-Details
- Verpflichtung: flexibles Engagement, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (kein Krankheitsurlaub/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.