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 系统的全球企业的可信合作伙伴。Turing 通过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 研究人员来加速前沿研究；第二，运用这些专业知识帮助企业在将 AI 从概念验证转变为专有智能的过程中，构建运行可靠、产生可衡量影响并在损益表上带来持久成果的系统。
理想背景
该职位非常适合曾在 Google、Microsoft、Apple、Amazon、Meta 或类似高规模工程组织构建过生产系统的工程师。我们尤其欢迎来自斯坦福、MIT、卡内基梅隆、UC Berkeley、佐治亚理工及同类院校顶尖计算机科学项目的毕业生——不过出色的经验和技能始终比出身更重要。
项目概述
作为软件工程评估员，您将创建用于训练、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、提供精确的解决方案并进行修正——主要聚焦于 Python，涵盖后端服务、数据流水线和 ML 基础设施，同时涉及 JavaScript（包括 ReactJS）、C/C++、Java、Rust 和 Go。您将评估和优化 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。
- 评估和优化 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
- 数年软件工程经验（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，能够给出清晰、结构化的评估理由。
合作详情
- 投入承诺：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：候选人必须常驻美国
评估流程
- 申请流程耗时 15–30 分钟。
- 必须完成一次 AI 视频面试。