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 系统时值得信赖的合作伙伴。Turing 通过两种方式为客户提供支持：第一，以高质量数据、先进训练流程，以及在软件工程、逻辑推理、STEM、多语言、多模态和智能体领域专长的顶尖 AI 研究人员来加速前沿研究；第二，运用这些专业知识帮助企业在将 AI 从概念验证转化为专有智能，其系统能够可靠运行、带来可衡量的影响，并对损益表产生持久成效。
理想背景
本职位非常适合曾在前沿 AI 领域工作过的工程师——例如在 OpenAI、NVIDIA、Databricks、Palantir、Snowflake 等推动智能系统边界的公司。我们尤其欢迎来自具备扎实计算机科学基础的项目毕业生，如华盛顿大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、德克萨斯大学奥斯汀分校、密歇根大学、普渡大学及同类院校——不过出色的经验与技能始终优先于出身。
项目概述
作为软件工程评估员，您将创建用于训练、基准测试和推进大语言模型的前沿数据集，并与研究人员密切合作。这包括整理代码示例、提供精确解决方案并进行修正——主要聚焦于后端服务、数据管道和 ML 基础设施中的 Python，同时涉及 JavaScript（包括 ReactJS）、C/C++、Java、Rust 和 Go。您将评估并优化 AI 生成的代码，以提升其效率、可扩展性和可靠性，并与跨职能团队合作，改进企业级 AI 驱动的编码解决方案。
典型的一天是怎样的？
- 参与 AI 模型训练计划，整理代码示例、构建解决方案并修正代码——主要以 Python 为主，并涉及 JavaScript（包括 ReactJS）、C/C++、Java、Rust 和 Go。
- 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，对照行业性能基准改进 AI 驱动的编码解决方案。
- 用 Python 构建智能体和自动化验证工具，以验证代码质量并识别错误模式。
- 对软件工程周期中的各环节（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，并评估模型在这些环节的能力。
- 设计验证机制，能够自动验证软件工程任务的解决方案。
所需技能
- 数年软件工程经验（3 年或以上）
- 精通 Python，深入掌握构建生产级软件的框架、工具和最佳实践。
- 具备构建全栈应用并使用现代语言和工具部署可扩展软件的经验。
- 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）
- 时长：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境内
评估流程
- 申请流程需要 15–30 分钟。
- 必须完成 AI 视频面试。