Senior Staff Engineer (Machine Learning) - 45391

Basierend in San Francisco, Kalifornien, ist Turing der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für fortschrittliche KI-Labore und ein vertrauenswürdiger Partner für globale Unternehmen, die fortschrittliche KI-Systeme implementieren. Turing unterstützt Kunden auf zwei Arten: erstens durch die Beschleunigung der Grenzforschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainingspipelines sowie erstklassigen KI-Forschern, die sich auf Codierung, Argumentation, MINT, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten spezialisiert haben; und zweitens durch die Anwendung dieses Fachwissens, um Unternehmen zu helfen, KI von einem Proof of Concept in proprietäre Intelligenz zu transformieren, mit Systemen, die zuverlässig arbeiten, messbare Auswirkungen liefern und nachhaltige Ergebnisse auf der Gewinn- und Verlustrechnung erzielen.

Rollenübersicht

Turing sucht einen praktischen Senior Staff Engineer für Machine Learning, der funktionsübergreifende Teams leitet, die modernste LLM- und ML-Systeme entwickeln und implementieren. In dieser Rolle werden Sie den gesamten Lebenszyklus der KI-Entwicklung steuern – von der Forschung und dem Training großer Modelle bis hin zur Produktionsbereitstellung – während Sie erstklassige Ingenieure betreuen und eng mit Forschungs- und Infrastrukturleitern zusammenarbeiten. Sie kombinieren technisches Wissen in Deep Learning und MLOps mit Führungsstärke in der Ausführung und Strategie, um sicherzustellen, dass die KI-Initiativen von Turing zuverlässige, leistungsstarke Systeme liefern, die Forschungsergebnisse in messbare Geschäftsauswirkungen umsetzen.

Diese Position ist ideal für Führungskräfte, die sich immer noch wohlfühlen beim Programmieren, Optimieren von großangelegten Trainingspipelines, Erstellen von Kollaborationsnotizen, die die Modelle brechen, und Navigieren an der Schnittstelle von Forschung, Ingenieurwesen und Produktlieferung.

• Leiten und betreuen Sie ein funktionsübergreifendes Team von ML-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und MLOps-Profis.
• Überwachen Sie den gesamten Lebenszyklus von LLM- und ML-Projekten – von der Datensammlung über das Training, die Bewertung bis hin zur Bereitstellung.
• Zusammenarbeit mit Forschungs-, Produkt- und Infrastrukturteams zur Definition von Zielen, Meilensteinen und Erfolgsmessungen.
• Technische Richtung zu großangelegtem Modelltraining, Feinabstimmung und Design verteilter Systeme geben.
• Implementierung von Best Practices in MLOps, Modellgovernance, Experimentverfolgung und CI/CD für ML.
• Verwalten von Rechenressourcen, Budgets und Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz- und verantwortungsbewussten KI-Standards.
• Kommunizieren Sie Fortschritte, Risiken und Ergebnisse effektiv an Stakeholder und Führungskräfte.
• Eine Überlappung von 6 Stunden mit der PST-Zeitzone ist erforderlich.

Erforderliche Fähigkeiten & Qualifikationen

• Starker Hintergrund in Machine Learning, NLP und modernen Deep Learning-Architekturen (Transformers, LLMs).
• Praktische Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Hugging Face oder DeepSpeed.
• Praktische Erfahrung mit Docker für die Produktionsbereitstellung.
• Nachweisliche Erfahrung in der Leitung von Teams, die ML/LLM-Modelle in Produktionsumgebungen liefern.
• Kenntnisse in verteiltem Training, GPU/TPU-Optimierung und Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure).
• Vertrautheit mit MLOps-Tools wie MLflow, Kubeflow oder Vertex AI für skalierbare ML-Pipelines.
• Ausgezeichnete Führungs-, Kommunikations- und funktionsübergreifende Zusammenarbeit.
• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich (PhD bevorzugt).

Nice to Have

• Erfahrung im Aufbau agentischer Anwendungen.
• Erfahrung im Training oder der Feinabstimmung von Grundmodellen.
• Beiträge zu Open-Source-ML- oder LLM-Frameworks.
• Verständnis von verantwortungsbewusster KI, Bias-Minderung und Modellinterpretierbarkeit.

Vorteile des Freelancings mit Turing

• Arbeiten in einer vollständig remote Umgebung.
• Gelegenheit, an modernsten KI-Projekten mit führenden LLM-Unternehmen zu arbeiten.

Verpflichtungen erforderlich:

• Mindestens 4 Stunden pro Tag und mindestens 20 Stunden pro Woche mit einer Überlappung von 4 Stunden mit PST.
• Beschäftigungsart: Vertragszuweisung (keine medizinische/bezahlt Urlaub).
• Dauer des Vertrags: 2 Monate; [erwartetes Startdatum ist nächste Woche].
• Zeitzone: US PST (6 Stunden Überlappung erforderlich von 12 Uhr PST bis 18 Uhr PST).

Bewertungsprozess (ca. 120 Minuten)

• Zwei Runden von Interviews (60 Minuten technische + 60 Minuten technische & kulturelle Diskussion).
• Nach der Bewerbung erhalten Sie eine E-Mail mit einem Anmeldelink. Bitte verwenden Sie diesen Link, um auf das Portal zuzugreifen und Ihr Profil zu vervollständigen.