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 Top-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 zu verwandeln – mit Systemen, die zuverlässig funktionieren, messbare Wirkung erzielen und nachhaltige Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung liefern.
Idealer Hintergrund
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die an der Frontier der KI gearbeitet haben – bei Unternehmen wie OpenAI, NVIDIA, Databricks, Palantir, Snowflake oder ähnlichen Organisationen, die die Grenzen intelligenter Systeme verschieben. 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 dem Prestige 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 – mit einem Schwerpunkt auf Python über Backend-Services, Daten-Pipelines und ML-Infrastruktur, daneben JavaScript (einschließlich ReactJS), 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 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.
- Bewertung und Verfeinerung KI-generierten Codes, 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 und automatisierten Verifikationstools in Python, die die Qualität von Code überprüfen 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.
- Design 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 Python mit fundierten Kenntnissen von Frameworks, Tooling und Best Practices für die Erstellung produktionsreifer Software.
- Erfahrung in der Erstellung von Full-Stack-Anwendungen und dem Deployment skalierbarer 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: flexible Mitarbeit, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (kein Krankheitsurlaub/bezahlter Urlaub)
- Dauer: 1 Monat (potenzielle Verlängerungen basierend auf Leistung und Eignung)
- Standort: Bewerber müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein
Bewertungsprozess
- Der Bewerbungsprozess dauert 15–30 Minuten.
- Die Teilnahme an einem KI-Videointerview ist erforderlich.