关于此职位
关于 Turing：
Turing 是全球发展最快的 AI 公司之一，致力于加速强大 AI 系统的进步与部署。
Turing 通过两种方式帮助客户：与全球领先的 AI 实验室合作，提升前沿模型在思考、推理、编码、智能体行为、多模态、多语言、STEM 和前沿知识方面的能力；并利用这些工作成果构建真实世界的 AI 系统，为企业解决关键任务优先事项。
职位概述：
我们正在寻找经验丰富的电气工程或计算机科学专家，带领一支技术训练师团队，为一项前沿 AI 训练与评估计划开发贴近真实的、基于终端的科学与工程任务。
在此职位上，您将负责管理一个由约 5–10 名训练师组成的小组，审核技术任务的准确性、可复现性和评估质量，并确保任务反映真实的计算机科学、软件系统和电气工程工作流程。您还将指导训练师、维护质量标准，并推动具有挑战性的技术任务的持续稳定交付。
您将负责的工作：
- 带领并指导一个技术训练师小组，确保科学与工程任务的质量稳定、生产效率和按时交付。
- 全流程审核技术任务，包括问题陈述、代码库、电路网表、硬件描述语言（HDL）、数据集、计算环境、参考解答和自动化测试。
- 验证涉及高性能计算（HPC）、并行计算、算法、分布式系统、编译器、操作系统、数据库、ML 系统、GPU 计算、电路设计、信号处理、电力系统和嵌入式系统的任务。
- 确保任务反映需要有意义的多步骤技术推理的真实软件工程、研究和电气工程工作流程。
- 核查技术正确性，涵盖算法复杂度、数值精度、内存管理、并发、电路定律、功率平衡、信号处理、时序约束和系统稳定性。
- 验证编译器、仿真工具、软件依赖项、计算环境和构建流程，以确保结果可复现。
- 识别由非确定性行为、竞态条件、依赖硬件的性能阈值或仿真收敛问题所导致的不可靠测试。
- 审核自动评分器，确保其评估有意义的技术输出，例如功能正确性、性能、频率响应、波形、时序、效率和系统行为。
- 识别技术上的不准确之处、有缺陷的假设、不正确的容差，以及可绕过计算、仿真或自动化评估的途径。
- 提供清晰、可执行的技术反馈，跟踪修订，并确保在任务获批前解决质量问题。
- 负责训练师的入职引导，分配工作，监控质量和产出，上报障碍，并维护技术文档和最佳实践。
我们期望的人选：
- 计算机科学、电气工程、计算机工程或密切相关学科的博士学位、博士后经历或同等水平的高级技术经验。
- 具有扎实的 C/C++、Rust、Python、Julia、Fortran、MATLAB/Octave 或硬件描述语言（HDL）编程能力，并具备高级的 Linux 和终端操作能力。
- 至少在一个主要领域具有实践专长：并行计算、系统编程、科学软件开发、电路仿真、信号处理、电力系统或数字硬件设计。
- 深入理解算法、计算系统、数值方法、软件测试或电气工程原理。
- 有审核复杂代码库、技术实现、工程仿真或研究成果的经验。
- 能够评估算法正确性、计算性能、数值精度、并发行为以及技术结果的可靠性。
- 具有敏锐的分析判断力，能够识别技术错误、边界情况、竞态条件以及有缺陷的工程假设。
- 有指导、审核或带领小型技术团队的经验。
- 具备出色的书面沟通能力，能够提供精准的技术反馈并记录质量标准。
加分项：
- 有使用 MPI、OpenMP、CUDA、LLVM/GCC、CMake、gdb、Valgrind、perf、sanitizer 检测工具或 Slurm 等 HPC 和系统开发工具的经验。
- 熟悉 ngspice、Xyce、Icarus Verilog、Verilator、GHDL、Yosys、pandapower、PyPSA、MATPOWER、openEMS、GNU Radio 或 QEMU 等电气工程和硬件仿真工具。
- 熟悉 Docker、Git、CI/CD 流水线以及 pytest 等自动化测试框架。
- 有开发技术基准测试、编程挑战、基于仿真的评估或自动评分系统的经验。
- 有开发或评估 AI 编码智能体、基于终端的智能体或 LLM 生成的技术解决方案的经验。
- 有开源开发或维护者经验，尤其是审核和验证外部贡献。
- 在半导体、高性能计算、电力公用事业、电信或嵌入式系统领域有行业经验。
- 有 AI 训练、技术质量控制、基准测试开发或评估项目方面的经验。
录用详情：
- 承诺要求：每天至少 4 小时，每周至少 40 小时，并与太平洋标准时间（PST）有 4 小时的重叠。
- 雇佣类型：承包商派遣（不含医疗/带薪假期）
- 合同期限：4 周 [预计开始日期为下周]