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-Forschenden mit Spezialisierung auf Software-Engineering, logisches Schlussfolgern, STEM, Multilingualität, Multimodalität und Agenten; und zweitens durch den Einsatz 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 Ingenieurinnen und Ingenieure, die bei schnell wachsenden Unternehmen wie Stripe, Airbnb, Cloudflare, Datadog, Coinbase oder vergleichbaren Umgebungen mit hohem Wachstum wirkungsvolle Produkte ausgeliefert haben. Besonders willkommen sind Absolventinnen und Absolventen führender Studiengänge wie Harvard, Columbia, Princeton, Yale, University of Pennsylvania und vergleichbarer Institutionen – wobei außergewöhnliche Erfahrung und Fähigkeiten stets Vorrang vor Prestige haben.
Projektübersicht
Als Software-Engineering-Evaluator erstellen Sie hochmoderne 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 – mit Schwerpunkt auf Python über Backend-Services, Daten-Pipelines und ML-Infrastruktur, ergänzt durch JavaScript (einschließlich ReactJS), C/C++, Java, Rust und Go. Sie evaluieren und verfeinern KI-generierten Code hinsichtlich Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit und arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um unternehmensweite KI-gestützte Coding-Lösungen zu verbessern.
Wie sieht ein typischer Tag aus?
- Mitwirken an KI-Modell-Trainingsinitiativen durch Kuratieren von Codebeispielen, Erstellen von Lösungen und Korrigieren von Code – hauptsächlich in Python, mit zusätzlicher Arbeit in JavaScript (einschließlich ReactJS), C/C++, Java, Rust und Go.
- Evaluieren und Verfeinern KI-generierten Codes, um sicherzustellen, dass er effizient, skalierbar und zuverlässig ist.
- Zusammenarbeiten mit funktionsübergreifenden Teams, um KI-gestützte Coding-Lösungen anhand von Branchen-Performance-Benchmarks zu verbessern.
- Agenten und automatisierte Verifikationstools in Python erstellen, die die Codequalität überprüfen und Fehlermuster identifizieren können.
- Hypothesen zu Schritten im Software-Engineering-Zyklus (Prototyping, Architekturdesign, API-Design, Produktionsimplementierung, Launch, Experimente, Monitoring, operativer Wartung) aufstellen und Modellfähigkeiten dazu evaluieren.
- Verifikationsmechanismen entwerfen, die eine Lösung für eine Software-Engineering-Aufgabe automatisch verifizieren können.
Erforderliche Kenntnisse
- Mehrjährige Erfahrung im Software-Engineering (3 Jahre oder mehr)
- Fundierte Expertise in Python mit tiefem Wissen zu Frameworks, Tooling und Best Practices für den Bau produktionsreifer Software.
- Erfahrung im Bau von Full-Stack-Anwendungen und im Deployment skalierbarer 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
- Engagement: flexible Mitarbeit, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Vertragspartner (kein Krankenversicherungs-/bezahlter Urlaubsanspruch)
- Dauer: 1 Monat (potenzielle Verlängerungen basierend auf Leistung und Passung)
- Standort: Kandidatinnen und Kandidaten müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein
Evaluierungsprozess
- Der Bewerbungsprozess dauert 15–30 Minuten.
- Die Teilnahme an einem KI-Videointerview ist erforderlich.