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 系统的可信合作伙伴。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，运用这些专业知识，帮助企业将 AI 从概念验证转变为专有智能，使其系统可靠运行、产生可衡量的影响，并在损益表上带来持久成果。
理想背景
该职位非常适合曾在 AI 前沿工作的工程师——例如在 OpenAI、NVIDIA、Databricks、Palantir、Snowflake 或类似推动智能系统边界的机构工作过的人。我们尤其欢迎来自哈佛、哥伦比亚、普林斯顿、耶鲁、宾夕法尼亚大学及同类院校等顶尖项目的毕业生——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，并与研究人员紧密合作。这包括整理代码示例、提供精确解决方案，并在 Python、C/C++、Rust、Go、Java 和 JavaScript（包括 ReactJS）中进行修正——尤其侧重于系统级代码、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，并在 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，重点确保系统级正确性、性能和可靠性。
- 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、C/C++、Rust 和 Go 等语言的系统编程、基础设施或后端开发方面具备扎实的专业能力。
- 具有使用现代语言和工具构建和部署可扩展、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、结构化地阐述评估依据。
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。