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Trabajos remotos de ingeniero AWS DevOps

En Turing buscamos ingenieros AWS DevOps remotos, que se encarguen del despliegue, la automatización, la gestión y el mantenimiento de la infraestructura basada en la nube de AWS. Consigue una excelente oportunidad para colaborar estrechamente con las mejores mentes mientras trabajas en las mejores empresas de Estados Unidos.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Colaborar con varias partes interesadas para definir las necesidades de infraestructura e implementación.
  • Diseñar una infraestructura en la nube de AWS segura y escalable.
  • Aprovisionar, configurar y mantener la infraestructura de la nube.
  • Revisar, probar y solucionar problemas de código.
  • Desarrollar y mantener herramientas operativas.
  • Llevar a cabo el análisis y la optimización de los costes de la infraestructura.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura/Máster en Ingeniería, Informática o IT (o experiencia equivalente)
  • Al menos 3 o más años de experiencia en la creación y el mantenimiento de la infraestructura de AWS (con algunas excepciones para desarrolladores sumamente capacitados)
  • Experiencia en principios DevOps, mejores prácticas y automatización.
  • Dominio de herramientas de gestión de la configuración como Chef y Puppet
  • Experiencia en el despliegue y la gestión de infraestructuras
  • Experiencia práctica en redes y administración de Linux
  • Familiaridad con Docker, GitHub, Jenkins y ELK
  • Competencia con múltiples servicios de AWS como ECS, EC2, EBS, S3, Glacier, RDS, VPC, Route53, ELB, IAM, CloudFront, CloudFormation, CloudWatch, SQS, SES y Lambda
  • Sólidos conocimientos de los SDKs y CLI de AWS
  • Experiencia en programación con lenguajes como Python, Java, C#, etc.
  • 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

  • Conocimiento práctico de estructuras de datos, fundamentos de almacenamiento de datos y redes.
  • Experiencia en la implementación de soluciones de monitorización, alerta y registro.
  • Experiencia previa con contenedores Docker.
  • Se preferirá a los solicitantes certificados por AWS.
  • Buenas habilidades de resolución de problemas y gestión de proyectos.

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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.

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¿Cómo convertirte en ingeniero AWS DevOps?

AWS o Amazon Web Service, es un servicio en la nube y una plataforma informática proporcionada por Amazon.com. Ofrece plataformas de computación en la nube a empresas y organizaciones que no cuentan con los recursos financieros o de infraestructura para ejecutar sus propios servidores. DevOps es una metodología de desarrollo y operaciones que tiene como objetivo acortar el ciclo de vida del desarrollo de sistemas y proporcionar una entrega continua con alta calidad de TI.

El concepto de DevOps se refiere a la estrecha relación simbiótica entre los departamentos de desarrollo (Dev) y operaciones (Ops). El objetivo es generar una gestión de lanzamiento de aplicaciones más eficiente al estandarizar y automatizar los entornos de desarrollo; AWS respalda este proceso al proporcionar servicios y herramientas que permiten a los equipos de DevOps crear, almacenar e implementar aplicaciones.

¿Cuál es el alcance de la ingeniería de AWS DevOps?

El futuro de la ingeniería de AWS DevOps es prometedor. Las aplicaciones prácticas de DevOps crecen cada día. Es una nueva década y la canalización de DevOps será la puerta de entrada a la innovación, por eso, para lograr una entrega continua, cada ingeniero es responsable de la gestión del ciclo de vida en cada paso del proceso, y los equipos utilizan una variedad de herramientas DevOps dentro de sus procesos.

Se han realizado varios estudios salariales de DevOps durante el año pasado, con resultados que muestran una tendencia al alza, muchas organizaciones están adoptando AWS DevOps, el cual proporciona un camino claro para la disrupción y el cambio cultural.

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

Los ingenieros AWS DevOps se aseguran de que el código funcione durante y después de la implementación, son responsables del proceso de implementación del código, controlándolo y escalando según sea necesario, ocupándose de todo lo que pueda salir mal en el entorno de producción. Es un trabajo para alguien que tiene habilidades de codificación, pero también una gran comprensión de los detalles de las operaciones de los sistemas. El ingeniero DevOps certificado por AWS es un profesional responsable de aprovisionar, operar y administrar sistemas de aplicaciones distribuidas en la plataforma de Amazon Web Services. Las responsabilidades son:

  • AWS implementación y gestión de sistemas y metodologías de entrega continua.
  • Comprender, incorporar y controlar los controles de seguridad y los procesos de gobierno.
  • Crear e implementar sistemas de monitoreo, métricas y registro de AWS.
  • Trabajar con varias partes interesadas para definir la infraestructura y los requisitos de implementación.
  • Crear una infraestructura en la nube de AWS segura y escalable.
  • Aprovisionar, configurar y administrar la infraestructura de la nube.
  • Examinar, probar y solucionar problemas de código.
  • Crear y mantener herramientas operativas.
  • Realizar un análisis de costo-beneficio y optimización de la infraestructura.

¿Cómo convertirte en un ingeniero AWS DevOps?

El camino para convertirte en ingeniero AWS DevOps es largo y requiere mucho trabajo, pero con las herramientas adecuadas y las elecciones inteligentes, puedes convertirte en uno fácilmente. Estos son los requisitos mínimos para obtener una oferta lucrativa de empresas prestigiosas.

  • Toda empresa busca un mínimo de Licenciatura en Ingeniería, Ciencias de la Computación, TI. Esto ayuda a los candidatos a comprender los matices del puesto y también es el primer paso esencial.
  • Lo mejor es tener algo de experiencia práctica en la creación y el mantenimiento de infraestructuras de AWS, principios de DevOps, mejores prácticas y automatización, herramientas de administración de configuración como Chef y Puppet, redes y administración de Linux.
  • Los ingenieros AWS DevOps deben conocer lenguajes de programación básicos como Python, Java, C# y cierta familiaridad con Docker, GitHub, Jenkins y ELK.
  • Además, hay varios servicios de AWS presentes, como ECS, EC2, EBS, S3, Glacier, RDS, VPC, Route53, ELB, IAM, CloudFront, CloudFormation, CloudWatch, SQS, SES y Lambda. La competencia en estos servicios es imprescindible.

Siempre puedes inscribirte en cursos en línea o campamentos de entrenamiento para dominar las habilidades necesarias. Ahora profundicemos en otros métodos necesarios:

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Habilidades requeridas para convertirte en un ingeniero AWS DevOps

Siempre debes comenzar aprendiendo las habilidades fundamentales que pueden ayudarte a obtener trabajos bien remunerados de ingeniero AWS DevOps.

1. Entrega continua

Si deseas ser un ingeniero DevOps para Amazon Web Services, no puedes simplemente tener experiencia en el uso de herramientas y sistemas de CD. También deberás comprender su funcionamiento interno, de modo que puedas integrarlos y crear canalizaciones de entrega completamente funcionales. Por ejemplo, deberás comprender cómo confirmar, fusionar, compilar e implementar código. El ingeniero AWS DevOps necesita experiencia y conocimiento teórico de las diferentes herramientas.

2. Nube

Para ser un ingeniero AWS DevOps, un candidato debe ser una autoridad experta en servicios, herramientas y mejores prácticas de AWS. Los equipos de desarrollo de productos se acercarán a ellos con preguntas sobre varios servicios y pedirán recomendaciones sobre cómo usarlos y cuándo usarlos. Además de una amplia comprensión de la tecnología de AWS, el ingeniero también debe tener una sólida comprensión de los límites de los servicios, las herramientas y las posibles dificultades con las que se pueden encontrar en situaciones específicas.

3. Habilidades de observación

Enviar nuevas aplicaciones a producción es genial. Sin embargo, es aún mejor si sabes para qué se están utilizando. Ser observador es fundamental para este puesto. Un ingeniero AWS DevOps debe asegurarse de que una aplicación y los sistemas en los que se ejecuta tengan soluciones efectivas de monitoreo, registro y alerta. El software de monitoreo del rendimiento de la aplicación puede proporcionar información crucial sobre el funcionamiento interno de una aplicación, lo que hace que las reparaciones y las correcciones de códigos personalizados sean mucho más fáciles de completar.

4. Docker

Es una plataforma abierta para desarrollar, enviar y ejecutar aplicaciones distribuidas, proporcionando un método para separar las aplicaciones de la infraestructura. Al aprovechar la metodología de Docker para enviar el código rápidamente, se puede reducir la demora entre la escritura y la ejecución del código en producción. Al utilizar contenedores en lugar de máquinas virtuales, puedes optimizar el rendimiento de sus aplicaciones al reducir la sobrecarga asociada con la ejecución de múltiples procesos.

5. Linux

El sistema operativo Linux es un software de código abierto. Puedes usarlo como un sistema operativo integrado para una variedad de aplicaciones, debido a que es gratuito, a menudo se usa en sistemas operativos de red para routers, switches, servidores de sistemas de nombres de dominio, dispositivos de redes domésticas, etc.

6. DevOps

DevOps es una cultura organizacional y un conjunto de principios centrados en la comunicación, colaboración, integración y la automatización de los procesos de desarrollo de software. Esta cultura permite que los desarrolladores y los ingenieros de operaciones trabajen juntos de manera más eficiente, mientras automatizan el proceso de entrega de software. Es esencial para las organizaciones que necesitan brindar nuevos servicios o actualizaciones rápidamente en un entorno competitivo.

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¿Cómo obtener trabajos remotos de ingeniero AWS DevOps?

Los ingenieros AWS DevOps son 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 ingeniero AWS DevOps 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 ingenieros del mundo para encontrar trabajos remotos a largo plazo y de tiempo completo con mayor compensación y posibilidades de promoción.

¿Por qué convertirte en un ingeniero AWS DevOps en Turing?

Trabajos de élite en EE.UU.
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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 ingenieros AWS DevOps?

Cada ingeniero AWS DevOps 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.

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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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