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 erstklassigen KI-Forschern, die auf Software-Engineering, logisches Denken, MINT, Multilingualität, 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 umzuwandeln – mit Systemen, die zuverlässig funktionieren, messbare Wirkung erzielen 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 Ingenieursorganisationen 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 dem Renommee der Ausbildung 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 gehören die Kuratierung von Codebeispielen, die Bereitstellung präziser Lösungen und das Vornehmen von Korrekturen – mit Schwerpunkt auf Python über Backend-Dienste, Daten-Pipelines und ML-Infrastruktur, ergänzt durch 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 KI-gestützte Codierungslösungen auf Unternehmensebene zu verbessern.
Wie sieht ein typischer Tag aus?
- Mitarbeit an KI-Modelltrainingsinitiativen durch Kuratierung von Codebeispielen, Erstellung von Lösungen und Korrektur 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, um KI-gestützte Codierungslösungen anhand von branchenüblichen Leistungsbenchmarks zu verbessern.
- Entwicklung von Agenten und automatisierten Verifikationstools in Python, die die Qualität von Code überprüfen und Fehlermuster identifizieren können.
- Hypothesenbildung zu Schritten im Software-Engineering-Zyklus (Prototyping, Architekturdesign, API-Design, Produktionsimplementierung, Launch, Experimente, Monitoring, operativer Wartung) und Bewertung von 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 Entwicklung produktionsreifer Software.
- Erfahrung in der Entwicklung 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 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 je nach Leistung und Passung)
- Standort: Kandidaten müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein
Bewertungsprozess
- Der Bewerbungsprozess dauert 15–30 Minuten.
- Die Teilnahme an einem KI-Videointerview ist erforderlich.