关于Turing：
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系统的可靠合作伙伴。Turing通过两种方式支持客户：首先，通过高质量的数据、先进的训练管道以及专注于编码、推理、STEM、多语言、多模态和代理的顶级AI研究人员加速前沿研究；其次，通过应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，提供可靠的系统，带来可衡量的影响，并在损益表上推动持久的结果。
职位概述：
Turing正在寻找一位实干型机器学习高级工程师，领导跨职能团队构建和部署尖端的LLM和ML系统。在这个角色中，您将推动AI开发的整个生命周期——从研究和大规模模型训练到生产部署，同时指导顶级工程师并与研究和基础设施领导者密切合作。
您将结合深度学习和MLOps的技术深度与执行和战略的领导力，确保Turing的AI计划交付可靠的高性能系统，将研究突破转化为可衡量的业务影响。
这个职位非常适合那些仍然乐于编写代码、优化大规模训练管道、构建能够打破模型的协作笔记本，并在研究、工程和产品交付的交汇处导航的领导者。
角色与职责：
- 领导和指导跨职能的ML工程师、数据科学家和MLOps专业团队。
- 监督LLM和ML项目的整个生命周期——从数据收集到训练、评估和部署。
- 与研究、产品和基础设施团队合作，定义目标、里程碑和成功指标。
- 提供大规模模型训练、微调和分布式系统设计的技术指导。
- 实施MLOps、模型治理、实验跟踪和CI/CD的最佳实践。
- 管理计算资源、预算，并确保符合数据安全和负责任的AI标准。
- 有效地向利益相关者和高管传达进展、风险和结果。
- 必须与PST时区重叠6小时。
所需技能和资格：
- 在机器学习、NLP和现代深度学习架构（Transformers、LLMs）方面有扎实的背景。
- 拥有使用PyTorch、TensorFlow、Hugging Face或DeepSpeed等框架的实际经验。
- 拥有使用Docker进行生产部署的实际经验。
- 拥有管理团队在生产环境中交付ML/LLM模型的经验。
- 了解分布式训练、GPU/TPU优化和云平台（AWS、GCP、Azure）。
- 熟悉MLflow、Kubeflow或Vertex AI等MLOps工具，用于可扩展的ML管道。
- 优秀的领导能力、沟通能力和跨职能协作能力。
- 计算机科学、工程或相关领域的学士或硕士学位（优先考虑博士）。
加分项：
- 有构建代理应用程序的经验。
- 有训练或微调基础模型的经验。
- 对开源ML或LLM框架的贡献。
- 理解负责任的AI、偏见缓解和模型可解释性。
与Turing合作的自由职业者福利：
- 在完全远程的环境中工作。
- 有机会与领先的LLM公司合作参与尖端AI项目。
报价详情：
- 所需承诺：每天至少4小时，每周至少20小时，与PST重叠4小时。
- 雇佣类型：合同工（无医疗/带薪休假）。
- 合同期限：2个月；[预计开始日期为下周]。
- 时区：美国PST（需要重叠6小时，12pm PST至6pm PST）。
评估过程（约120分钟）：
- 两轮面试（60分钟技术+60分钟技术和文化讨论）。
申请后，您将收到一封包含登录链接的电子邮件。请使用该链接访问门户并完成您的个人资料。
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