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，也是部署先进 AI 系统的全球企业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 从概念验证转化为专有智能，其系统运行可靠、产生可衡量的影响，并在损益表上带来持久成果。
理想背景
本职位非常适合曾在 Stripe、Airbnb、Cloudflare、Datadog、Coinbase 或类似高速成长工程环境中交付过高影响力产品的工程师。我们尤其欢迎来自具备扎实计算机科学基础的项目毕业生，例如华盛顿大学、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，并在全栈范围内进行修正——后端和机器学习工作流使用 Python，前端和 API 层使用 JavaScript（React、Node.js），同时涉及 C/C++、Java、Rust 和 Go。你将评估并改进 AI 生成的代码的效率、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改进 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，依据行业性能基准增强 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 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。
- 具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，每周至少 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（根据表现和匹配度可能延长）
- 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。