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，以及在软件工程、逻辑推理、STEM、多语言、多模态和智能体领域专精的顶尖 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，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
该角色非常适合曾在 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。我们尤其欢迎来自哈佛、哥伦比亚、普林斯顿、耶鲁、宾夕法尼亚大学及同等院校顶尖项目的毕业生——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、数据流水线和 ML 基础设施中的 Python，同时涉及 JavaScript（包括 ReactJS）、C/C++、Java、Rust 和 Go。你将评估并改进 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。
- 用 Python 构建智能体和自动验证工具，以验证代码质量并识别错误模式。
- 对软件工程周期中的各个环节（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
- 多年软件工程经验（3 年或以上）
- 精通 Python，深入了解构建生产级软件的框架、工具和最佳实践。
- 具备使用现代语言和工具构建全栈应用并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
评估流程
- 申请流程耗时 15–30 分钟。
- 必须完成 AI 视频面试。