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 Arten: erstens durch die Beschleunigung von Frontier-Forschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainingspipelines sowie erstklassigen KI-Forschenden, die auf Softwareentwicklung, logisches Schlussfolgern, MINT, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten spezialisiert sind; 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 Entwickler, die bei schnell wachsenden Unternehmen wie Stripe, Airbnb, Cloudflare, Datadog, Coinbase oder vergleichbaren hochdynamischen Entwicklungsumgebungen wirkungsvolle Produkte ausgeliefert 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 Kompetenz stets Vorrang vor dem Renommee der Ausbildung haben.
Projektübersicht
Als Softwareentwicklungs-Evaluator erstellen Sie modernste 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 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-gestützte 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 sowohl in Python als auch in 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-gestützter Coding-Lösungen anhand branchenüblicher Leistungsbenchmarks.
- Entwicklung von Agenten, die die Qualität des Codes überprüfen und Fehlermuster in Full-Stack-Anwendungen identifizieren können.
- Aufstellen von Hypothesen zu Schritten im Softwareentwicklungszyklus (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 Softwareentwicklungsaufgabe automatisch verifizieren können.
Erforderliche Kenntnisse
- Mehrjährige Erfahrung in der Softwareentwicklung (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 im Deployment skalierbarer Software in Produktionsqualität mit modernen Sprachen und Tools.
- Fundiertes 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 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.