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 系统值得信赖的合作伙伴。Turing 通过两种方式支持客户：第一，以高质量数据、先进的训练流水线，以及专注于软件工程、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，运用这些专业能力帮助企业将 AI 从概念验证转变为专有智能，其系统运行可靠、带来可衡量的影响，并在损益表上产生持久成果。
理想背景
该职位非常适合曾在 Stripe、Airbnb、Cloudflare、Datadog、Coinbase 等快速发展公司或类似高增长工程环境中交付过高影响力产品的工程师。我们尤其欢迎来自斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、加州大学伯克利分校、佐治亚理工及同类院校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。
项目概述
作为软件工程评估员，你将创建用于训练、基准测试和推进大型语言模型的前沿数据集，并与研究人员紧密协作。这包括整理代码示例、提供精确解决方案，以及在 Python、C/C++、Rust、Go、Java 和 JavaScript（包括 ReactJS）中进行修正——尤其侧重系统级代码、性能关键型应用和基础设施。你将评估并改进 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，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，以及在 Python、C/C++、Rust、Go、Java 和 JavaScript（包括 ReactJS）中修正代码。
- 评估并改进 AI 生成的代码，侧重系统级正确性、性能和可靠性。
- 与跨职能团队合作，参照行业性能基准增强 AI 驱动的编码解决方案。
- 构建能够验证系统级和基础设施代码质量并识别错误模式的智能体。
- 对软件工程周期中的各步骤（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，并评估模型在这些方面的能力。
- 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、C/C++、Rust 和 Go 等语言进行系统编程、基础设施或后端开发方面具备深厚专业知识。
- 具备使用现代语言和工具构建并部署可扩展、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/评审评估。
- 出色的口头和书面沟通能力，能够写出清晰、结构化的评估理由。
合作详情
- 投入：灵活合作，每周最低 10 小时，最高 40 小时
- 类型：承包商（无医疗/带薪休假）
- 期限：1 个月（可能根据表现和匹配度延长）
- 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。