关于此职位
关于我们：
Turing 总部位于加利福尼亚州旧金山，是全球领先的前沿 AI 实验室研究加速器，也是全球企业部署先进 AI 系统所信赖的合作伙伴。Turing 以两种方式支持客户：第一，通过高质量数据、先进的训练流水线，以及专精于软件工程、逻辑推理、STEM、多语言、多模态和智能体的顶尖 AI 研究人员，加速前沿研究；第二，运用这些专业知识，帮助企业将 AI 从概念验证转变为专有智能，构建运行可靠、带来可衡量影响并在损益表上产生持久成果的系统。
理想背景：
本职位非常适合曾在 AI 前沿工作的工程师——就职于 OpenAI、NVIDIA、Databricks、Palantir、Snowflake 等推动智能系统边界的公司。我们尤其欢迎来自斯坦福、MIT、卡内基梅隆、UC Berkeley、佐治亚理工等顶尖计算机科学项目的毕业生——不过卓越的经验和技能始终优先于出身。
项目概览：
作为软件工程评估员，你将创建用于训练、基准测试和推进大语言模型的前沿数据集，并与研究人员紧密合作。这包括整理代码示例、提供精确解决方案，并在全栈范围内进行修正——后端和 ML 工作流使用 Python，前端和 API 层使用 JavaScript（React、Node.js），同时涉及 C/C++、Java、Rust 和 Go。你将评估并优化 AI 生成的代码，以确保其效率、可扩展性和可靠性，并与跨职能团队合作，增强企业级 AI 驱动的编码解决方案。
典型的一天是什么样的？
- 参与 AI 模型训练计划，通过整理代码示例、构建解决方案并修正 Python 和 JavaScript（React、Node.js）代码，同时涉及 C/C++、Java、Rust 和 Go。
- 在后端和前端场景中评估并优化 AI 生成的代码，确保其高效、可扩展且可靠。
- 与跨职能团队合作，对照行业性能基准增强 AI 驱动的编码解决方案。
- 构建能够验证代码质量并识别全栈应用中错误模式的智能体。
- 对软件工程周期中的各个步骤（原型设计、架构设计、API 设计、生产实现、发布、实验、监控、运维维护）提出假设，并评估模型在这些步骤上的能力。
- 设计能够自动验证软件工程任务解决方案的验证机制。
所需技能：
- 数年软件工程经验（3 年或以上）
- 在使用 Python 和 JavaScript（React、Node.js）构建全栈应用方面具有深厚专长，能够跨后端和前端代码库工作。
- 有使用现代语言和工具部署可扩展、生产级软件的经验。
- 深入理解软件架构、设计、开发、调试以及代码质量/审查评估。
- 出色的口头和书面沟通能力，能够清晰、结构化地阐述评估理由。
合作详情：
- 投入：灵活合作，每周最少 10 小时，最多 40 小时
- 类型：承包商（无医疗/带薪休假）
- 期限：1 个月（可能根据表现和契合度延长）
- 地点：候选人必须位于美国
评估流程：
- 申请流程需要 15–30 分钟。
- 必须完成 AI 视频面试。