Turing

Trabajos remotos de desarrollador R en las principales empresas de Estados Unidos

En Turing buscamos desarrolladores de R remotos, que se encarguen de escribir código para computación estadística, análisis de datos y modelado de datos. Obtén una excelente oportunidad de trabajar en empresas líderes de Silicon Valley y asciende rápidamente en tu carrera.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Diseñar e implementar soluciones analíticas según los requisitos del cliente.
  • Colaborar con varios equipos para desarrollar sistemas de procesamiento de datos.
  • Escribir código eficaz y de alta calidad para el análisis, la manipulación y el modelado de datos avanzados.
  • Solucionar problemas para garantizar que el sistema funcione correctamente.
  • Analizar, visualizar y comunicar los datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas.
  • Realizar pruebas unitarias, funcionales y de integración.
  • Desarrollar nuevos modelos y refactorizar los existentes utilizando R.
  • Crear, implementar e integrar APIs.
  • Implementar estándares de codificación y directrices avanzadas para garantizar una programación eficiente en R.
  • Crear documentación y especificaciones para las interfaces de R.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura/Máster en Ingeniería, Informática, Matemática o IT (o experiencia equivalente)
  • Al menos 3 o más años de experiencia en programación R (con algunas excepciones para desarrolladores sumamente capacitados)
  • Dominio de la programación en R.
  • Conocimiento de algoritmos de IA/ML y computación estadística.
  • Conocimiento práctico de análisis descriptivo, análisis predictivo y estadística.
  • Conocimiento de uno o más lenguajes de scripting, como Python, Perl, etc.
  • Dominio de tecnologías de bases de datos como SQL.
  • Experiencia con RUnit para pruebas y APIs REST.
  • Conocimientos de análisis de negocio, diseño de sistemas y reingeniería de procesos de negocio.
  • Fluidez en inglés para comunicarse eficazmente.
  • Disponibilidad para trabajar full-time (40 hs. por semana) con una superposición de 4 horas con los husos horarios de EE.UU.

Habilidades preferidas

  • Experiencia en el uso de sistemas de control de versiones como Git.
  • Experiencia con herramientas de gestión de la configuración, como Ansible o Puppet.
  • Conocimiento práctico de las canalizaciones CI/CD.
  • Comodidad con las metodologías ágiles de entrega de proyectos.
  • Excelentes habilidades analíticas e interpersonales.

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Elite US Jobs

1Empleos de élite en EE. UU.

Los desarrolladores de Turing obtienen un salario superior al del mercado local en la mayoría de los países gracias a que colaboran con las mejores empresas estadounidenses.
Career Growth

2Crecimiento profesional

Crece rápidamente trabajando en problemas desafiantes, tanto técnicos como de negocio utilizando las tecnologías más actuales.
Developer success support

3Asistencia al Desarrollador

Mientras estes emparejado, disfruta de asistencia 24/7 a los desarrolladores.

Desarrolladores Turing

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4.6DE 5
Basado en las opiniones de los desarrolladores a abril 2024
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¿Cómo convertirse en un desarrollador de Turing?

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  1. Crea tu perfil

    Completa tus datos básicos: nombre, ubicación, conocimientos, expectativa salarial y experiencia.

  2. Realiza nuestras pruebasy entrevistas

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  3. Recibe ofertas de trabajo

    Las mejores empresas de EE.UU. y Silicon Valley te elegirán como colaborador.

  4. Obtén el trabajo de tus sueños

    Una vez que seas parte de Turing, ya no tendrás que volver a buscar otro trabajo.

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¿Cómo convertirte en desarrollador R?

La programación R es un entorno de software utilizado para la computación estadística, el análisis de datos y el trazado. Está destinado a combinar la facilidad de uso y el poder del lenguaje S con la eficiencia de C++.

El lenguaje R proporciona un amplio conjunto de comandos para la manipulación y el cálculo de datos, así como capacidades gráficas. R se desarrolló para el análisis estadístico y la creación de visualización de datos con calidad de publicación. Es considerado uno de los lenguajes más populares utilizados por muchos gigantes de la industria, por su variedad de propósitos, desde la ciencia de datos hasta el aprendizaje automático o incluso el diseño gráfico.

Un programador R es alguien que se especializa en el desarrollo de software bajo el entorno y lenguaje de software libre. Son los principales responsables de crear códigos para el cálculo y análisis estadístico. Por lo tanto, la experiencia en estadística es crucial para ser un buen programador R. Hay muchas empresas que buscan desarrollar software estadístico y de análisis de datos. La demanda de desarrolladores remotos R ha cobrado impulso en los últimos años.

¿Cuál es el alcance del desarrollo de R?

A medida que las tecnologías se han vuelto cada vez más complejas en los últimos años, muchas industrias han dado la bienvenida a las innovaciones e implementaciones de tecnologías de ciencia de datos en sus infraestructuras, lo que hace que los dispositivos sean más inteligentes con información.

Estas innovaciones tecnológicas solo han sido posibles gracias al desarrollo de la tecnología y las hipótesis de la ciencia de datos, por lo que la programación R ha tomado un papel principal como uno de los lenguajes preferidos de los últimos años. Con el debate constante sobre el futuro de la ciencia de datos, cada día se crean más oportunidades laborales que permiten a los desarrolladores R ascender en su carrera profesional a un nivel nuevo y más desafiante.

¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de un desarrollador R?

La mayor demanda de big data ha llevado a un aumento de desarrolladores R. En la era de la información, se abren innumerables puertas para la innovación y el crecimiento a través de la ciencia de datos, y la programación en este campo es una herramienta que puede maximizar los beneficios de las nuevas tecnologías. Las empresas están invirtiendo en expertos R con amplia experiencia en análisis de datos, aprendizaje automático y modelos estadísticos para escalar sus operaciones. Estos programadores realizan una amplia gama de tareas relacionadas con la computación estadística y el análisis de datos. Lo utilizan para crear simulaciones, representaciones gráficas y análisis de datos, diseñar modelos y procedimientos estadísticos para sus organizaciones. Pueden desarrollar herramientas de aprendizaje automático y análisis estadístico para el negocio, así como sistemas de minería de datos. Estas son sus responsabilidades:

  • Desarrollar y ejecutar soluciones analíticas de acuerdo a las necesidades del cliente.
  • Construir sistemas de procesamiento de datos en colaboración con varios equipos.
  • Escribir código eficiente y de alta calidad para el análisis, la manipulación y el modelado de datos avanzados.
  • Solucionar problemas para garantizar que el sistema funcione correctamente.
  • Evaluar, interpretar y comunicar información de datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones racionales.
  • Realizar pruebas unitarias, funcionales y de integración.
  • Crear nuevos modelos y refactorizar los existentes usando R.
  • Desarrollar, implementar e incorporar API.
  • Implementar estándares de codificación y pautas avanzadas para garantizar la eficiencia de la programación R.
  • Crear documentación y especificaciones de la interfaz R.

¿Cómo convertirte en un desarrollador R?

Analicemos ahora lo que se debe hacer para ejercer una profesión en el campo del desarrollo R. Es el más adecuado para los científicos de datos interesados ​​en el aprendizaje automático o el análisis estadístico:

  • Comprender las estadísticas: La probabilidad, la prueba de hipótesis, las estadísticas inferenciales y descriptivas forman una parte central del plan de estudios de ciencia de datos para los estudiantes. Estas son técnicas necesarias para interpretar la producción estadística de una empresa.
  • Lenguajes de programación: Los desarrolladores R deben dominar uno o más lenguajes de programación, como: R, Perl, ML/AI y Python, así como ser expertos en el uso de varios entornos de programación para analizar datos. En el panorama empresarial actual, se otorga un valor sin precedentes a quienes pueden trabajar con datos.
  • Comunicación: Un programador R debe ser un excelente comunicador, ya que para resolver problemas del mundo real, es requisito que colaboren con una gran cantidad de profesionales y partes interesadas, como así también comprender los datos y el campo en el que trabajan.
  • Cursos de programación en R: Es mejor tener una base sólida en los conceptos básicos de R. Esto se logra tomando cursos o campamentos de entrenamiento en línea. Los cursos de programación R explican conceptos y exponen a los estudiantes a tareas y problemas del mundo real. Algunos de los cursos de programación R están disponibles en fuentes en línea de primer nivel, como Simplilearn, Udemy, Coursera y otras.

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Habilidades requeridas para convertirte en un desarrollador R

Debes comenzar capacitacitándote en las habilidades fundamentales para obtener trabajos de desarrollador R bien remunerados. ¡Aquí están las que necesitas saber!

1. R

Es el lenguaje de programación más popular utilizado en ciencia de datos y estadísticas. R se utiliza para analizar una variedad de conjuntos de datos estructurados y no estructurados, que lo ha convertido en el lenguaje de programación estándar para análisis y operaciones estadísticas, permitiendo varias características que lo hacen ideal para el análisis de datos. R es útil en cada paso del proceso, desde recopilar y limpiar datos hasta analizarlos e informar los resultados.

2. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) que permite que una aplicación sea más precisa en la predicción de resultados, sin necesidad de una programación explícita. Los algoritmos del aprendizaje automático utilizan datos históricos como entrada para predecir nuevos valores de salida. El aprendizaje automático se ha vuelto importante porque brinda a las empresas una visión de las tendencias en el comportamiento de los clientes y los patrones operativos comerciales, además de respaldar el desarrollo de nuevos productos para muchas empresas líderes como Facebook, Google y Uber. Muchas de las empresas líderes de la actualidad hacen del aprendizaje automático una parte central de sus operaciones.

3. PLN

El procesamiento del lenguaje natural es un campo de la inteligencia artificial que busca dar a las computadoras la capacidad de comprender textos y palabras habladas de la misma manera que los seres humanos. Combina la lingüística computacional con modelos estadísticos, de aprendizaje automático y profundo, impulsa programas informáticos que traducen texto de un idioma a otro, responden a comandos hablados y resumen grandes volúmenes de texto rápidamente, incluso en tiempo real. El PLN juega un papel cada vez mayor en las soluciones empresariales que ayudan a optimizar las operaciones comerciales, aumentar la productividad de los empleados y simplificar los procesos comerciales de misión crítica.

4. API

Una interfaz de programación de aplicaciones o API, es un conjunto de definiciones y protocolos para crear aplicaciones de software. A veces también se denomina contrato entre un proveedor de información y un usuario de información. En términos simples, si deseas utilizar una computadora o sistema como parte de tu aplicación (por ejemplo, para recuperar información), una API ayuda a comunicar lo que quieras para ese sistema, de manera que puedas comprender y cumplir con la solicitud.

5. Perl

Es un lenguaje de programación dinámico, interpretado, de alto nivel y de propósito general con soporte completo para programación procedimental, orientada a objetos y funcional. Perl adopta un enfoque minimalista de la sintaxis y la semántica al mismo tiempo que brinda un sólido soporte para el procesamiento de texto y la coincidencia de patrones. Aunque no es tan rápido ni está tan optimizado como otros lenguajes interpretados independientes como Python, en términos de velocidad de ejecución y diseño de estructura, el uso de Perl de sintaxis comunes de otros lenguajes como C, Java y shell script facilita a los desarrolladores aprender a programar rápidamente en Perl. La mayoría de los administradores de sistemas lo usan para programación web, automatización web, programación GUI y más.

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¿Cómo obtener trabajos remotos de desarrollador R?

Los desarrolladores R, como los atletas, deben practicar de manera efectiva y continua para sobresalir en su oficio. También deben trabajar lo suficientemente duro para mejorar constantemente su experiencia con el tiempo. En este sentido, deben enfocarse en dos cosas importantes para que ocurra el avance: el apoyo de alguien con más experiencia y éxito en la práctica de procedimientos cuando tú estás practicando. Como desarrollador, debes saber cuánto practicar, así que asegúrate de tener a alguien que te ayude y esté atento a los signos de agotamiento.

Turing ofrece los mejores trabajos remotos de desarrollador R que se personalizan según tus objetivos profesionales. Trabaja en problemas técnicos y comerciales complejos utilizando tecnologías de vanguardia para acelerar tu crecimiento. Únete a la comunidad de los mejores desarrolladores del mundo para encontrar trabajos remotos de desarrollador R a largo plazo y de tiempo completo con mayor compensación y posibilidades de promoción.

¿Por qué convertirte en un desarrollador R en Turing?

Trabajos de élite en EE.UU.
Crecimiento profesional.
Comunidad de desarrolladores exclusiva.
Una vez que te unas a Turing, nunca más tendrás que solicitar otro trabajo.
Trabaja desde la comodidad de tu casa.
Gran compensación.

¿Cuánto paga Turing a sus desarrolladores R?

Cada desarrollador R en Turing tiene la capacidad de establecer su propia tarifa. Sin embargo, Turing recomendará un salario en el que estamos seguros de que podemos encontrarle una oportunidad fructífera y a largo plazo. Nuestras recomendaciones se basan en nuestra evaluación de las condiciones del mercado, así como en la demanda de los clientes.

Preguntas Frecuentes

Somos una plataforma de empleos de largo plazo basada en Palo Alto California que permite a los desarrolladores de software más talentosos del mundo trabajar con las mejores empresas estadounidenses desde la comodidad de sus hogares. Nuestros directivos Jonathan Siddharth y Vijay Krishnan son ex-alumnos de Stanford y exitosos emprendedores de IA.

Después de cargar tu currículum, tendrás que pasar por tres pruebas: una evaluación de experiencia, una breve prueba de tus stacks tecnológicos y un desafío de programación en vivo. Una vez que pases estas pruebas, estarás listo para aplicar a una amplia gama de trabajos disponibles según tus habilidades.

No necesitas pagar ningún impuesto en los Estados Unidos. Sin embargo, es posible que debas pagar impuestos de acuerdo con las leyes fiscales de tu país. Además, tu banco podría cobrarte una pequeña comisión al depositar en tu moneda local.

En Turing, contratamos desarrolladores remotos en más de 100 tecnologías como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, entre otras. Además de ello, consideramos la experiencia laborar previa.

La comunicación es crucial para el éxito cuando se trabaja con clientes estadounidenses. Preferimos candidatos con un nivel B1 de inglés, es decir, aquellos que tienen la fluidez necesaria para comunicarse de manera oral y escrita sin problemas con nuestros clientes y hablantes nativos.

Actualmente, contamos solamente con vacantes para desarrolladores debido a la demanda de nuestros clientes. Es posible que en el futuro expandamos nuestra oferta a otros roles. Consulta frecuentemente nuestra página de carreras, puede ser que encuentres una posición que se adapte a tus habilidades y experiencia.

Nuestra diferenciación exclusiva radica en la combinación de nuestro modelo de negocio principal y nuestros valores. Para el avance de la AGI, Turing ofrece oportunidades de contratos temporales. La mayoría de los contratos para Consultores de IA tienen una duración máxima de 3 meses, con posibilidad de prórrogas mensuales — condicionadas a su interés, disponibilidad y a la demanda del cliente — hasta un máximo de 10 meses consecutivos. Para nuestro negocio Turing Intelligence, ofrecemos proyectos a largo plazo y de jornada completa.

No, el servicio es absolutamente gratuito para los desarrolladores de software que se registren.

Idealmente, un desarrollador remoto debe tener al menos 3 años de experiencia relevante para ser contratado por Turing, sin embargo, no cerramos las puertas a desarrolladores excepcionales. Realiza nuestras pruebas para averiguar si podemos ofrecerte alguna oportunidad emocionante.

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Liderazgo

En pocas palabras, Turing tiene como objetivo hacer que el mundo tenga igualdad de oportunidades. Turing fue fundada por los empresarios seriales de IA Jonathan y Vijay, cuya empresa anterior de IA (vendida con éxito) fue impulsada por un talento remoto excepcional. Turing tambien es respaldada por inversionistas innovadores de alto perfil como el primer CTO de Facebook (Adam D'Angelo), ejecutivos de Google, Amazon, Twitter y Foundation Capital.

Política de Igualdad de Oportunidades

Turing es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Turing prohíbe la discriminación y el acoso de cualquier tipo y ofrece igualdad de oportunidades de trabajo a los empleados y solicitantes sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, el sexo, la orientación sexual, la identidad o expresión de género, la edad, el estado de discapacidad, el estado de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley.

Explora trabajos remotos de desarrollador

briefcase
Principal AI Engineer - US NYC

Principal AI Engineer

Location: US(NYC)- 3(WFO)

Employment Type: Full Time (Overlapping EST)

Experience Level: Staff/Principal (8–14 years)


About the Role

Turing is hiring a Staff/Principal AI Engineer to lead enterprise-scale agentic AI implementations for Fortune 500 clients. This is a hands-on engineering role focused on designing and shipping autonomous, tool-calling AI systems — agents that reason over enterprise context, invoke real systems through secure interfaces, and operate reliably at scale under strict latency, cost, and governance constraints.

You will own these systems end to end: the data pipelines feeding them, the backend services around them, the agent orchestration layer, the evaluation harness that keeps them honest, and the cloud infrastructure they run on. We are looking for engineers with genuine software engineering and data science depth who have taken agentic systems all the way to production.

What We're Looking For

Engineering foundation

  • 8–14 years of software engineering experience, with strong hands-on large-scale Python
  • Working depth in at least one systems or backend language — Go, Rust, Java, or C/C++ — and the judgment to know when to reach for it
  • Strong data structures and algorithms.
  • Strong understanding of APIs, microservices, and system design
  • Hands-on experience building and operating data pipelines and production-grade distributed systems.

Agentic AI and LLMs

  • 2+ years of hands-on LLM engineering, with at least couple agentic system you designed and took to production
  • Production experience with agent frameworks — LangGraph, Google ADK, CrewAI, Claude Agent SDK, or equivalent — and the fluency to move between them as the ecosystem evolves
  • Experience building MCP (Model Context Protocol) servers and tool-calling interfaces
  • RAG from first principles: chunking strategy, embeddings, vector and hybrid retrieval, reranking, and response validation
  • Strong experience with vector databases (Milvus, Pinecone, Weaviate, FAISS, etc. or cloud equivalents)
  • Design of guardrails and reliability patterns — validators, policy checks, self-correction loops, deterministic fallbacks, circuit breakers, and rollback paths

Optimization

  • Deep familiarity with token optimization and context-window management — context shaping, pruning, and compaction
  • Latency and cost optimization through caching, model routing, batching, streaming, and parallel tool calls
  • Performance testing and tuning systems against defined SLOs

Evaluation

  • Experience building evaluation frameworks for LLM systems — offline eval sets, continuous online evaluation, and regression detection
  • Instrumentation and traceability suitable for regulated enterprise environments using tools like LangSmith, Langfuse, etc.

Cloud

  • Hands-on AWS: containerized services (ECS/EKS), serverless (Lambda), data services (S3, DynamoDB, Redshift) and orchestration (Step Functions); Azure or GCP equivalents also valued
  • Familiarity with CI/CD pipelines and DevOps practices
  • Infrastructure as code with Terraform or CloudFormation, and mature CI/CD practice

Working traits

  • Strong analytical problem-solving with a bias to ownership and urgency
  • Clear cross-team communication, working directly with client stakeholders to translate business problems into technical roadmaps
  • Able to work productively in ambiguity from system-level documentation and ramp quickly in unfamiliar codebases

Good to Have

  • Experience with managed AI platforms — Amazon Bedrock, Vertex AI, Azure AI — paired with fluency in the underlying fundamentals

Roles & Responsibilities

  • Design and build agentic systems: Lead the architecture and implementation of tool-calling agents that combine retrieval, structured reasoning, and secure action execution with least-privilege access.
  • Productionize LLM applications: Build retrieval pipelines, prompt synthesis, response validation, and self-correction loops, backed by rigorous evaluation.
  • Own the full stack: Deliver the data pipelines, backend services, distributed compute, and orchestration layer that agentic systems depend on — not only the model invocation.
  • Engineer for reliability and governance: Build validator models, adversarial test suites, and policy checks; enforce deterministic fallbacks and rollback strategies; instrument continuous evaluation.
  • Optimize for cost and latency: Drive measurable improvements in token efficiency, response time, and unit economics against defined SLOs.
  • Codebase ownership: Build, maintain, and review high-quality Python and SQL, with an emphasis on reusable components, scalability, and performance.
  • Cloud integration: Deploy AI applications on AWS, Azure, or GCP with optimized resource usage and robust CI/CD.
  • Cross-functional collaboration: Partner with product owners, data scientists, and business SMEs to define requirements and deliver impactful AI products.
  • Mentoring and technical leadership: Set engineering standards and share knowledge across the team, raising the bar on AI and software engineering practice.
Finance
10K+ employees
PythonGoRust+ 4
briefcase
Lead Edge AI & Computer Vision Engineer

Lead Edge AI & Computer Vision Engineer

  • Location: USA [with regular on-site travel required to client site]
  • Target Start Date: 1 Sep
  • Time Commitment: 8 weeks full-time
  • Experience Level: 12–15+ Years

Core Objective: Architect, benchmark, and optimize an end-to-end computer vision and low-latency execution pipeline—combining spatial geometric math with low-level C++/CUDA acceleration directly on NVIDIA Jetson embedded edge hardware (Orin NX / AGX Orin) to achieve sub-10 ms processing latency.

Key Responsibilities

  1. Model Selection & Spatial Math: Evaluate real-time detection topologies (e.g. YOLO) at 100+ FPS and build 2D perspective homography unwarping, lens undistortion, and spatial algorithms to convert pixel coordinates into physical millimeter units within tight error bounds (millimeter level accuracy).
  2. TensorRT INT8 Acceleration: Execute Post-Training Quantization to compile PyTorch/ONNX models into high-throughput TensorRT INT8/FP16 engines on Jetson Orin hardware without accuracy degradation.
  3. Zero-Copy Memory Architecture:  Engineer zero-copy memory pipelines using NVIDIA Memory Management and DMA transfers to eliminate bottlenecks.
  4. Compiled C++ Execution & I/O: Build compiled C++17 execution frameworks with multi-threaded lock-free ring buffers and non-blocking asynchronous socket communication.
  5. Nsight Profiling & Roadmapping: Instrument stage-by-stage pipeline latency using NVIDIA Nsight Systems/NVTX markers to bound tail latency, author feasibility reports, and design technical roadmaps.

Key Qualifications & Experience

  1. Full-Stack Edge AI Experience: 12–15+ years of experience bridging real-time computer vision algorithm design, spatial geometry, and low-level C++/CUDA execution on embedded edge hardware.
  2. NVIDIA Jetson Ecosystem: Deep expertise in Jetson embedded platforms (Orin NX, AGX Orin, L4T, power profiles, core pinning) and a proven track record compiling/tuning TensorRT FP16/INT8 engines via PTQ/QAT.
  3. Optical & Spatial Geometry: Expertise in 2D/3D camera calibration, perspective homography transformations, lens distortion modeling, and millimeter sizing math in industrial settings.
  4. Low-Latency Systems Engineering: Expertise in zero-copy shared memory, DMA frame buffers, lock-free queues, custom CUDA plugins, and microsecond profiling via Nsight Systems and NVTX markers.
  5. Tooling & Industrial I/O: Proficiency in C++17, Python, PyTorch, OpenCV, CUDA, non-blocking asynchronous sockets (UDP, PLC integration), and building automated dataset benchmarking harnesses.
Manufacturing
10K+ employees
C++CUDANVIDIA Omniverse+ 5
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