Dockerfile-Datenvalidierungsingenieur

Über Turing:

Turing mit Sitz in San Francisco, Kalifornien, ist der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für wegweisende KI-Labore und ein zuverlässiger Partner für globale Unternehmen, die fortschrittliche KI-Systeme einsetzen. Turing unterstützt seine Kunden auf zwei Arten: Erstens durch die Beschleunigung von Spitzenforschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainingspipelines sowie führenden KI-Forschern, die sich auf Softwareentwicklung, logisches Schlussfolgern, MINT-Fächer, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten spezialisiert haben; und zweitens durch die Anwendung dieses Fachwissens, um Unternehmen dabei zu helfen, KI vom Proof of Concept in proprietäre Intelligenz zu verwandeln – mit Systemen, die zuverlässig funktionieren, messbare Auswirkungen erzielen und nachhaltige Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung erzielen.

Über die Rolle:

Wir suchen einen Ingenieur, der für die Konzeption, Implementierung und Wartung von Datenvalidierungs-Workflows innerhalb von Docker-basierten Build-Pipelines verantwortlich ist. Diese Rolle umfasst die Erstellung und Verwaltung von Dockerfile-Labels, Metadatenstandards und Validierungsskripten, die sicherstellen, dass Datensätze, Schemata und Modellartefakte vor der Bereitstellung die Qualitäts- und Compliance-Anforderungen erfüllen.

Sie arbeiten eng mit den Teams für Data Engineering, Machine Learning und DevOps zusammen, um zuverlässige, reproduzierbare und vollständig validierte containerisierte Datenpipelines aufzubauen.

So sieht der Arbeitsalltag aus:

• Entwicklung und Optimierung von Dockerfiles mit integrierten Datenvalidierungsschritten.
• Implementierung von LABEL-Metadaten für Datensatzversionen, Schemata und Herkunft.
• Erstellung von Validierungsskripten (Python/Bash) für Schemata