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 以两种方式为客户提供支持：第一，通过高质量数据、先进的训练流水线，以及在软件工程、逻辑推理、STEM、多语言、多模态和智能体方面具备专长的顶尖 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专有智能中实现 AI 从概念验证到落地应用的转型，其系统能够可靠运行、带来可衡量的影响，并在损益表上推动持久成果。
理想背景
本职位非常适合曾在 Stripe、Airbnb、Cloudflare、Datadog、Coinbase 等快速发展的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类院校等领先项目的毕业生——不过，卓越的经验和技能始终优先于出身。
项目概览
作为软件工程评估员，你将创建用于训练、基准测试和改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、提供精确解决方案并进行修正——主要聚焦于后端服务、数据流水线和机器学习基础设施中的 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。
典型的一天是什么样的？
- 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，另涉及 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，对照行业性能基准增强 AI 驱动的编码解决方案。
- 使用 Python 构建智能体和自动化验证工具，能够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
- 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。
- 具有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、结构化地阐述评估依据。
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（可根据表现和契合度延长）
- 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。