Trabajos remotos de ingeniero AWS CloudWatch

En Turing estamos buscando ingenieros AWS CloudWatch remotos que serán responsables de crear componentes back-end, UI y monitorear analíticas basadas ​​en la web utilizando la librería de CloudWatch. Obtén la oportunidad de trabajar con las principales empresas de EE. UU. y asciende rápidamente de rango.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Diseñar, desarrollar y mantener aplicaciones web.
  • Crear componentes back-end e interfaces de usuario.
  • Gestionar la configuración de todos los sistemas de producción.
  • Supervisar los análisis basados ​​en la web para realizar un seguimiento de las métricas de la aplicación.
  • Administrar canalizaciones de CI/CD para tecnologías basadas en servidor.
  • Colaborar con equipos multifuncionales para ofrecer aplicaciones escalables.
  • Garantizar la seguridad del software con las mejores soluciones de seguridad en la nube.
  • Mantenerse al tanto sobre las nuevas opciones tecnológicas para encontrar las mejores soluciones.
  • Solucionar problemas en los dominios de la plataforma y la aplicación.
  • Garantizar soluciones escalables y de alto rendimiento.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura o Maestría en Ingeniería, Ciencias de la Computación, TI (o experiencia equivalente).
  • Al menos +3 años de experiencia en el desarrollo de software (con algunas excepciones para desarrolladores sumamente calificados).
  • Conocimiento en la librería de AWS y CloudWatch.
  • Experiencia en uno o más lenguajes de programación, incluyendo Java, C++ y C#.
  • Sólida experiencia en el seguimiento y la visualización de datos operativos.
  • Experiencia comprobable en arquitectura de la nube y patrones de diseño.
  • Fluidez en el idioma Inglés para una comunicación efectiva.
  • Capacidad para trabajar a tiempo completo (40 horas/semana) con una superposición de 4 horas con los husos horarios de EE. UU.

Habilidades preferidas

  • Conocimiento en sistemas de procesamiento de datos a gran escala o sistemas distribuidos.
  • Experiencia con aplicaciones Hybrid, AWS y locales, así como recursos de infraestructura.
  • Conocimiento en la supervisión, resolución de problemas y alertas de microservicios y aplicaciones en contenedores.
  • Gran capacidad técnica, analítica y de resolución de problemas.
  • Fuerte comunicación y habilidades interpersonales.

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¿Cómo convertirte en ingeniero AWS CloudWatch?

Amazon CloudWatch proporciona un monitoreo confiable, escalable y flexible para recursos y aplicaciones de AWS. Permite monitorear las aplicaciones, la experiencia del usuario final, los recursos informáticos y de almacenamiento en una vista unificada en las cargas de trabajo locales y en AWS. Es posible capturar el rendimiento de la aplicación y el comportamiento imprevisto del sistema mediante alarmas que monitorean umbrales individuales o combinaciones de umbrales para tomar medidas automatizadas (ampliar o reducir, detener una instancia, enviar un ticket).

CloudWatch brinda información procesable en tiempo real sobre las aplicaciones en contenedores y los microservicios que conforman cada uno de los sistemas. Con visibilidad de un segundo sobre el uso de hardware, máquinas virtuales y nubes, es posible optimizar los recursos consumidos en estos servicios de infraestructura para maximizar la productividad y el rendimiento de las aplicaciones, al tiempo que se minimiza la latencia.

¿Cuál es el alcance en la ingeniería AWS CloudWatch?

AWS CloudWatch viene con varios componentes, que incluyen:

  • Sincronizar datos con la nube, administrar datos distribuidos y procesar suscripciones y mensajes con la aplicación de almacenamiento de datos de Analytics, que monitorea las sesiones de los usuarios e informa sobre su actividad.
  • Configurar atributos personalizados y examinar el embudo de conversión.
  • Manejar campañas de notificaciones push y comunicarse con los usuarios a través de una variedad de canales, incluyendo mensajes de texto y autenticación push.
  • Obtener acceso a flujos de trabajo listos para usar, como autenticación multifactor, inicio de sesión único y contraseñas olvidadas.

AWS CloudWatch es útil para las personas que no desean crear back-ends y otros componentes desde cero. Facilita la configuración de componentes básicos para las aplicaciones sin mucho esfuerzo, lo que ahorra tiempo y dinero.

AWS CloudWatch es solo un ejemplo de una herramienta basada en la nube disponible para que las empresas administren fácilmente el proceso de innovación. Hay muchas más herramientas, y cada día se desarrollan más. Dada su popularidad, no sorprende que haya una amplia oferta de trabajos remotos de ingeniero AWS CloudWatch.

Sin embargo, contratar a los mejores ingenieros es difícil porque miles de empresas compiten por un pequeño grupo de desarrolladores calificados. Es por ello que contratar ingenieros de calidad es una tarea costosa y que requiere mucho tiempo.

¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de un ingeniero AWS CloudWatch?

Un ingeniero AWS CloudWatch es miembro de un equipo altamente calificado que diseña, crea y opera infraestructuras en la nube de AWS que se alojan en nombre de terceros. Estas infraestructuras incluyen entornos de producción, prueba y desarrollo grandes o pequeños según sea necesario. Los ingenieros AWS se adhieren a los principios de implementación continua, servicio de entrega de aplicaciones, mejores prácticas de seguridad, carga de trabajo rotativa de guardia y administración de incidentes.

El componente AWS CloudWatch facilita la configuración de capacidades de monitoreo y alerta con la consola de administración de AWS o las herramientas de línea de comandos. Es posible monitorear el nivel de recursos, las métricas de rendimiento como la utilización de la CPU, la memoria y la red, etiquetar componentes de las aplicaciones para monitorearlos rápidamente en la consola, ver registros para solucionar problemas o armar informes de los datos de monitoreo. También es posible configurar alertas basadas en rangos de valores para recursos y configuraciones monitoreadas por CloudWatch para que puedas recibir una notificación cuando un componente comience a comportarse incorrectamente o se produzca algún otro evento no deseado.

Los ingenieros AWS CloudWatch manejan diversas responsabilidades, como:

  • Construir, estructurar y mantener aplicaciones web.
  • Crear componentes back-end e interfaces de usuario.
  • Supervisar la configuración de todos los sistemas de producción.
  • Realizar un seguimiento de las métricas en la aplicación mediante el monitoreo de análisis basados ​​en la web.
  • Administrar canalizaciones de CI/CD de tecnologías basadas en el servidor.
  • Trabajar con equipos multifuncionales para crear aplicaciones escalables.
  • Utilizar las mejores soluciones de seguridad en la nube para garantizar la seguridad del software.
  • Mantenerse actualizado sobre los nuevos desarrollos tecnológicos para encontrar las mejores soluciones.
  • Solucionar problemas en múltiples plataformas y dominios de aplicaciones.
  • Asegurarse de que las soluciones sean de alto rendimiento y escalables.

¿Cómo convertirte en ingeniero AWS CloudWatch?

Estos son requisitos que todo candidato que se postule para trabajos remotos de ingeniero AWS CloudWatch debe tener para asegurarse un puesto bien remunerado:

  • Licenciatura en Informática u otro sector técnico, o experiencia profesional equivalente.
  • Amplio conocimiento de los sistemas de procesamiento de datos a gran escala o sistemas distribuidos.
  • Conocimiento práctico de Scrum, Kanban o desarrollo ágil.
  • Experiencia en prácticas profesionales de ingeniería de software y mejores prácticas para todo el ciclo de vida del desarrollo de software, incluyendo estándares de codificación, revisiones de código, gestión de control de fuentes, procesos de compilación, pruebas y operaciones.
  • Experiencia en comunicación con usuarios, otros equipos técnicos y la administración para recopilar requisitos, describir características de productos de software y diseños técnicos.

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Habilidades necesarias para convertirte en un ingeniero AWS CloudWatch

El primer paso es comenzar a aprender las habilidades fundamentales que te permitirán obtener trabajos bien remunerados como ingeniero AWS CloudWatch. ¡Aquí está lo que necesitas saber!

1. Experiencia integrando herramientas de terceros

Desde la primera herramienta hasta las más avanzadas, los ingenieros CloudWatch son responsables de configurar y administrar todos los servicios básicos en la nube. Una de las habilidades más críticas para los desarrolladores AWS CloudWatch es la capacidad de integrar herramientas de terceros para proporcionar funcionalidades adicionales. Algunas de ellas son: Chef, Puppet, Ansible, Terraform y SaltStack.

2. Conocimiento de herramientas y tecnologías

Los procesos de desarrollo de software utilizan nuevas herramientas y tecnologías. Por lo tanto, las empresas buscan contratar ingenieros AWS CloudWatch que conozcan las mejores y más recientes herramientas que ayuden a generar nuevas ideas y acepten nuevos desafíos. Code pipeline, AWS CLI y AWS Cloud9 son algunas de esas herramientas.

3. Conocimiento de bases de datos

La capacidad de administrar y depurar consultas de bases de datos en un entorno de nube requiere habilidades únicas. Como la mayoría de las aplicaciones modernas se basan en bases de datos para almacenar y recuperar data, los desarrolladores que se contraten deben comprender cómo funciona la base de datos y también el lenguaje de consulta que se utiliza para manipular los datos. Es esencial e invaluable en el avance de la computación en la nube. Por lo tanto, si estás solicitando trabajos remotos de ingeniero AWS CloudWatch, asegúrate de tener conocimiento de las bases de datos previamente.

4. Capacidad para administrar Elastic Computing

Un desarrollador CloudWatch experto, que tiene la capacidad de aprender y usar nuevas herramientas, debe estar constantemente aprendiendo y utilizando nuevas tecnologías. Debe poder escribir código que se adhiera a altos estándares de calidad. Además, se necesitan habilidades tales como computación de alto rendimiento, conocimiento profundo de programación orientada a objetos, enfoques de ciencias de la computación natural y administración de bases de datos relacionales. También es necesario tener un conocimiento profundo del diseño de la arquitectura empresarial. Por ejemplo, saber cómo diseñar procedimientos de tolerancia a fallos para escenarios de fracaso.

Los desarrolladores capaces de crear una aplicación en el servicio de CloudWatch también deben tener experiencia con otros servicios de AWS. El principal de ellos es el servicio de cifrado EBS, el sucesor de S3 Encryption y Glacier Compression. Aunque EBS Volume Encryption no cubre todas las versiones de AWS, agrega una medida de seguridad para los datos almacenados en volúmenes e instantáneas de Amazon EBS.

5. Conocimiento de Git, SVN y Mercurial

En el mundo del desarrollo de software, las herramientas de control de versiones son un requisito. En lo que se refiere a proyectos de código abierto (o incluso proyectos de código cerrado), muchos desarrolladores optan por utilizar dichas utilidades. Existen muchas versiones diferentes de sistemas de control. Los diferentes sistemas de control de versiones tienen características diferentes y cada desarrollador debe determinar qué sistema de control de versiones es mejor para ellos.

6. Conocimiento de redes

Los ingenieros AWS CloudWatch son profesionales de redes talentosos con las habilidades para implementar y operar grandes redes IP. El desarrollo de soluciones de red puede ser complejo, y los ingenieros AWS CloudWatch deben ser expertos en el diseño y la administración de redes IP públicas, privadas e híbridas que incluyan servicios de AWS, como redes Direct Connect, VPC y VEtNics. Además, deben tener la experiencia para transitar el tráfico a través de redes públicas o privadas, o utilizar los servicios de AWS, como la descarga de SSL, para proteger el tráfico cuando ingresa a la nube de Amazon.

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¿Cómo obtener trabajos remotos de ingeniero AWS CloudWatch?

Los desarrolladores se parecen mucho a los atletas. Para sobresalir en su oficio, tienen que practicar de manera eficiente y consistente. También necesitan trabajar lo suficientemente duro como para que sus habilidades crezcan gradualmente con el tiempo. En ese sentido, hay dos factores principales en los que los desarrolladores deben centrarse para que se produzca ese progreso: el apoyo de alguien que tenga más experiencia y sea más eficaz en las técnicas de práctica, y el uso de procedimientos de práctica más efectivos. Como desarrollador, es vital que sepas cuánto practicar, así que asegúrate de que haya alguien disponible que te ayude y esté atento a cualquier indicio de agotamiento.

Turing ofrece los mejores trabajos remotos de ingeniero AWS CloudWatch que se adaptan a tu trayectoria profesional. Crece rápidamente trabajando en problemas técnicos y comerciales desafiantes con las últimas tecnologías. Únete a la red de los mejores desarrolladores del mundo y consigue trabajos de ingeniero AWS CloudWatch remotos a largo plazo y de tiempo completo con una mejor compensación y crecimiento profesional.

¿Por qué convertirte en ingeniero AWS CloudWatch en Turing?

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Crecimiento profesional
Comunidad de desarrolladores exclusiva
Una vez que te unas a Turing, nunca más tendrás que solicitar otro trabajo
Trabajas desde la comodidad de tu casa
Gran compensación económica

¿Cuánto paga Turing a sus ingenieros AWS CloudWatch?

En Turing, todos los ingenieros AWS CloudWatch pueden establecer su tarifa. Sin embargo, Turing recomendará un salario con el que sabemos que podemos encontrar una oportunidad fructífera y a largo plazo para ti. Nuestras recomendaciones se basan en nuestra evaluación de las condiciones del mercado y la demanda que vemos de nuestros 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.

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AI Quality Analyst - Portuguese (Portugal)

About Turing:
Based in San Francisco, California, Turing is the world’s leading research accelerator for frontier AI labs and a trusted partner for global enterprises deploying advanced AI systems. Turing supports customers in two ways: first, by accelerating frontier research with high-quality data, advanced training pipelines, plus top AI researchers who specialize in coding, reasoning, STEM, multilinguality, multimodality, and agents; and second, by applying that expertise to help enterprises transform AI from proof of concept into proprietary intelligence with systems that perform reliably, deliver measurable impact, and drive lasting results on the P&L.

Role Overview:

As an AI Quality Analyst, you will evaluate a new personalization feature for Gemini. You will assess how well the model uses information from your past Gemini conversations, Gmail, Google Search, and YouTube activity to make responses more relevant and helpful. This role requires a unique blend of creativity and analytical rigor. You will actively design prompts from the perspective of your own personal experiences. You will then use your analytical skills to assess the quality of the model's personalized responses, evaluating dimensions like Grounding, Integration, and Helpfulness.


Key Qualifications

  • Portugueese Proficiency: Ability to read and write in Portuguese with a high degree of comp, as Portuguese is the focus language for this project.
  • Personal Account Usage: Willingness to use your primary personal Google account (not a testing account) and enable personal data sources for a genuine assessment.
  • Schedule Flexibility: Full-time availability in your local time zone is required.  We are staffing a global, 24-hour operations team.
  • Exceptional Analytical Thinking: Demonstrate ability to evaluate nuanced and ambiguous AI responses, specifically assessing personalization quality.
  • Creative Prompt Engineering: Experience in designing creative, multi-turn starting prompts based on personal context to thoroughly test the model's capabilities.
  • Strong Evaluation Acumen: Understanding of personalization concepts, including the ability to identify incorrect personalization, poor inferences, and forced connections.
  • Meticulous Attention to Detail: The ability to review Side-by-Side (SxS) model responses and spot subtle differences in naturalness and overnarrating.
  • Excellent Written Communication: Superior ability to write clear, concise, and structured rationales for model rankings, explicitly referencing specific turn numbers.
  • Feedback: Ability to provide constructive feedback and detailed annotations.
  • Communication: Excellent communication and collaboration skills.
  • Independence: Self-motivated and able to work independently in a remote setting.
  • Technical Setup: Desktop/Laptop set up with a good internet connection.


Description:

  • In this role, you will be part of a dynamic team focused on evaluating the quality of personalized AI interactions. Your day-to-day work will involve:
  • Designing and executing multi-turn conversational prompts (typically 1-5 turns) that require the AI to utilize your personal information and experiences.
  • Evaluating model responses based on your intent from the starting prompt, checking if the personalization was appropriately applied.
  • Analyzing responses for Grounding issues, ensuring claims about you are supported by evidence and not flawed inferences or hallucinations.
  • Assessing Integration quality to ensure personal data is woven naturally into the response without robotic "overnarrating".
  • Rigorously evaluating and stack-ranking two model responses side-by-side (SxS) to determine which is overall more helpful, easy to use, and enjoyable.
  • Writing clear, defensible rationales for your comparisons, explicitly referencing where issues or positive aspects occurred in the conversation.
  • Extracting and verifying "Debug Info" from the model to confirm that chat summaries and data sources were properly utilized.
  • Maintaining strict data hygiene by deleting evaluation conversations to prevent them from polluting your future chat history.


Education & Experience

  • BS/BA degree or equivalent experience in a relevant field (e.g., Policy, Law, Ethics, Linguistics, Journalism, Computer Science, or a related analytical field).
  • Experience in data annotation, AI quality evaluation, content moderation, or a related role is strongly preferred.

Offer Details:

  • Commitments Required: at least 4 hours per day and upto 40 hours per week with 4 hours of overlap with PST.
  • Engagement type: Contractor
  • Engagement Length: 3 months
  • Our offered rate for this project is $15 per hour.

Evaluation Process -

  • Shortlisted candidates will be sent a Job Interest Form.
  • After the profile review, an assessment will be shared, which must be completed within 24 hours.
  • Based on the assessment outcomes, shortlisted candidates will be contacted to discuss the pre‑onboarding requirements.
Software
10K+ employees
Domain-Specific Languages
briefcase
AI Engineer

About Turing


Based in San Francisco, California, Turing is the world’s leading research accelerator for frontier AI labs and a trusted partner for global enterprises deploying advanced AI systems. Turing supports customers in two ways: first, by accelerating frontier research with high-quality data, advanced training pipelines, plus top AI researchers who specialize in coding, reasoning, STEM, multilinguality, multimodality, and agents; and second, by applying that expertise to help enterprises transform AI from proof of concept into proprietary intelligence with systems that perform reliably, deliver measurable impact, and drive lasting results on the P&L


Role Overview


We are looking for an AI/ML Engineer specializing in LLM post-training and reinforcement learning workflows. The role focuses on fine-tuning open-weight models, building reward systems, and improving model performance through scalable training, evaluation, and data curation


What does day-to-day life look like?

  • Design and execute fine-tuning pipelines for open-weight models (Qwen, Llama, Mistral families) using SFT → DPO → GRPO progressions on tool-use and agentic data.
  • Implement and tune LoRA / QLoRA adapters for parameter-efficient fine-tuning; understand when full fine-tuning vs PEFT is the right call.
  • Build reward functions and verifiers for RL training  including programmatic verifiers, LLM-as-judge rubrics, and state-transition checks against gym environments.
  • Generate, curate, and filter RL tool-use training data: golden trajectories, preference pairs, on-policy rollouts, and rejection-sampled completions.
  • Run distributed training on multi-GPU setups; manage inference at scale with vLLM (including extended-context configurations via YaRN / RoPE scaling).
  • Diagnose failure modes: reward hacking, distribution collapse, KL blow-up, tool-selection errors vs state-transition errors, format drift.
  • Define and track evaluation metrics  pass@k, pass^k, trajectory-level scoring, rubric-based vs binary scoring  and own model-quality reporting against benchmarks.
  • Partner with annotation, eval, and client teams to translate data-quality signals into training improvements.

Requirements

  • 3+ years of hands-on ML engineering experience, with at least 1+ year specifically on LLM post-training.
  • Demonstrated production or research experience with at least three of: SFT, LoRA/QLoRA, DPO, PPO, GRPO, RLHF.
  • Strong PyTorch fundamentals; working familiarity with Hugging Face TRL, Accelerate, DeepSpeed or FSDP, and vLLM.
  • Experience designing reward signals or verifiers for RL training  not just running training scripts.
  • Solid grasp of tokenization, attention, chat templates, tool-calling formats (OpenAI/Anthropic-style), and common failure modes in agent training.
  • Comfort with Python, distributed training, GPU profiling, and reading research papers and turning them into working code.

Strongly Preferred:


  • Experience training tool-use or agentic models (function calling, multi-step tool selection, planner-executor patterns).
  • Experience with synthetic data generation pipelines and rejection sampling.
  • Familiarity with MCP, LangChain/LangGraph, or similar agent frameworks.
  • Exposure to evals at scale: building harnesses, designing rubrics, dealing with judge variance and reward hacking.
  • Cloud/infra: RunPod, AWS, GCP; container workflows; long-context inference tuning.


Perks of Freelancing With Turing

  • Work in a fully remote environment.
  • Opportunity to work on cutting-edge AI projects with leading LLM companies.

Offer Details

  • Commitments Required: 40 hours per week with overlap of 4 hours with PST. 
  • Engagement Type: Contractor assignment (no medical/paid leave)
  • Duration of contract : 2 months; [expected start date is next week]
  • Location: India, Pakistan, Bangladesh, Brazil

Evaluation Process

  • 2 rounds of Technical Interview (90 mins)
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1-10 employees
PythonMachine Learning
sample card

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