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 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 entfalten 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 Engineering-Organisationen mit hoher Skalierung aufgebaut haben. Besonders willkommen sind Absolventen führender Informatikstudiengänge wie Stanford, MIT, Carnegie Mellon, UC Berkeley, Georgia Tech und vergleichbarer Institutionen – wobei außergewöhnliche Erfahrung und Fähigkeiten stets Vorrang vor 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 Schwerpunkt auf Python in Backend-Services, Datenpipelines und ML-Infrastruktur, daneben 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-gesteuerte Coding-Lösungen zu verbessern.
Wie sieht ein typischer Tag aus?
- Arbeit 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.
- Evaluierung und Verfeinerung von KI-generiertem Code, um sicherzustellen, dass er effizient, skalierbar und zuverlässig ist.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Verbesserung KI-gesteuerter Coding-Lösungen anhand branchenüblicher Leistungsbenchmarks.
- 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 Evaluierung der Modellfähigkeiten in diesen Bereichen.
- Design von Verifikationsmechanismen, die eine Lösung für eine Software-Engineering-Aufgabe automatisch überprüfen 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 Entwicklung produktionsreifer Software.
- Erfahrung mit dem Aufbau von Full-Stack-Anwendungen und der Bereitstellung skalierbarer Software 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 Evaluierungsbegründungen.
Engagement-Details
- Verpflichtung: flexible Mitarbeit, mindestens 10 Std./Woche, bis zu 40 Std./Woche
- Art: Auftragnehmer (kein Krankheitsurlaub/kein bezahlter Urlaub)
- Dauer: 1 Monat (potenzielle Verlängerungen je nach 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.