About Turing

Turing’s mission is to accelerate superintelligence to drive real economic progress. Headquartered in San Francisco, Turing works with frontier AI labs to generate high-quality datasets, reinforcement learning environments, and frontier research benchmarks that improve model capabilities in software engineering, enterprise knowledge work, and advanced STEM reasoning. In software engineering, Turing is the largest and longest-running data provider in the category. Turing also works with Fortune 500 enterprises across financial services, life sciences, healthcare, retail, automotive, and CPG to build and deploy end-to-end agentic AI systems inside mission-critical workflows. By operating on both sides, Turing closes the loop between frontier research and enterprise deployment, turning real-world deployment signals into better data, evaluations, and more capable models.

The Role

You will own the production system behind Turing’s software-engineering data programs, turning complex research requirements into predictable delivery across quality, throughput, contributor performance, timelines, and cost.

These programs may involve supervised coding demonstrations, repository-level tasks, agentic trajectories, reinforcement-learning environments, benchmarks, code review, and rubric-based evaluations. They can require coordinating hundreds of distributed software engineers while responding quickly to changing research requirements.

This is an operations leadership role with a meaningful technical bar. You must be able to inspect code, understand tests, interrogate quality signals, and challenge a workflow or rubric when it is not producing the intended result. You will not be expected to act as the principal engineer for every program. Your primary responsibility is to build and operate the system that consistently produces high-quality technical work at scale.

What You’ll Own

1) Operational execution — own end-to-end delivery on every project you run

Design and manage data pipelines from customer specification to final delivery, with full accountability for scope, timeline, and quality.
Scope and stand up coding workstreams across supervised demonstrations, agentic trajectories, RL environments, benchmark construction, and rubric-graded evaluation.
Diagnose bottlenecks in real time — re-sequence workflows, refine instructions, create incentive systems, and scale review processes to hit throughput targets.

2) Quality ownership — ensure world-class data integrity on every project

Own quality control across the annotation lifecycle: set the bar, measure against it, and close the gap when it slips.
Analyze datasets to identify trends, anomalies, and systematic errors — then fix the root cause, not just the symptom.
Implement and continuously improve annotation, evaluation, and curation best practices.

3) Large-scale coordination — orchestrate the work of 100–1,000+ contributors

Define the required contributor profile and partner with talent teams to source, assess, onboard, and ramp distributed software engineers.
Own contributor training, performance management, reviewer capacity, incentives, and corrective actions.
Build team-lead and reviewer structures that maintain execution standards across programs involving hundreds of contributors.

4) Customer relationships — be the face of Turing to the world’s leading AI labs

Act as the primary point of contact for researchers and program managers at frontier AI labs providing clear reporting on progress, quality, risks and recovery actions.
Translate research intent into a task specification, and push back when a spec will not produce the signal the researcher actually wants.
Build the kind of long-term trust that converts a one-off project into a multi-year partnership — and identify expansion opportunities along the way.

5) Playbook building — codify what works so future SPLs scale faster than you did

Use Python, SQL or other appropriate tools to automate quality sampling, defect classification, throughput analysis, and weekly reporting.
Turn successful workflows into reusable playbooks, quality controls, evaluation assets, and contributor-management systems.
Share lessons and mentor other SPLs so each program improves the operating system for the next one.

What We’re Looking For

Background in software engineering, technical program management, consulting, finance, startups, or other operationally intense environments, with a proven track record of managing complex, multi-stakeholder projects.
Strong analytical and communication abilities: you can spot a bottleneck in a noisy production environment, build a measurement plan, and communicate the fix to a demanding client in plain language.
Customer-facing experience: comfortable working directly with high-profile clients, managing expectations, and building long-term relationships.
Excited by gritty process optimization and large-scale execution — you thrive on making complex operations faster, cleaner, and more reliable.
You can read and review code. You can follow a pull request in Python, TypeScript, Java, or Go, read a test suite, and judge a delivered task independently.
Bonus: Experience with agentic evaluation harnesses, software engineering benchmarks, or RL environments; Experience managing large distributed contributor networks or marketplaces; Prior work at an AI data vendor or a frontier lab

What Success Looks Like

30 days: Complete technical and operational calibration, establish the program baseline, validate acceptance criteria and delivery controls, and independently lead a defined workstream.
90 days: Deliver predictable throughput and quality, improve at least one material operating metric, maintain a trusted risk and reporting cadence, and demonstrate that defects are being detected internally before customer delivery.
180 days: Run concurrent programs with stable quality and cost performance, convert successful workflows into reusable assets, contribute evidence that supports account expansion, and help another lead or team adopt the operating system you built.

Why Turing

Work directly with the world’s leading AI labs at the cutting edge of post-training, evaluation, and agentic AI research.
Real impact on the path to AGI: the data you deliver will directly influence how frontier models are trained and evaluated.
High ownership and influence. You will shape how Turing delivers at scale, with direct visibility to senior leadership.
Direct-to-research customers. You will spend your time partnering with the people building the future of AI, not coordinating with procurement.

Values

We are client first: We put our clients at the center of everything we do, because their success is the ultimate measure of our value.
We work at Start-Up Speed: We move fast, stay agile and favor action because momentum is the foundation of perfection
We are AI forward: We help our clients build the future of Al and implement it in our own roles and workflow to amplify productivity.

Advantages of joining Turing

Work at the frontier of AI, helping the world’s leading AI labs improve their most advanced models by building expert datasets, RL environments, and first-of-a-kind benchmarks.
Contribute to leading-edge AI research and showcase your work at top conferences such as ICLR, ICML, and NeurIPS.
Bring frontier AI innovation to the enterprise, applying lessons learned from leading AI labs to solve real-world business challenges.
Collaborate with and learn from exceptional colleagues with deep AI experience from Google, Meta, Amazon, and other leading technology companies.
Move at the pace of AI innovation, with the speed, ownership, and impact of a startup.

Turing is proud to be an equal opportunity employer. We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, gender identity, sexual orientation, age, marital status, disability, protected veteran status, or any other legally protected characteristics. At Turing we are dedicated to building a diverse, inclusive and authentic workplace and celebrate authenticity, so if you’re excited about this role but your past experience doesn’t align perfectly with every qualification in the job description, we encourage you to apply anyways. You may be just the right candidate for this or other roles.

For applicants from the European Union, please review Turing's GDPR notice here.

About Turing

The Role

What You’ll Own

1) Operational execution — own end-to-end delivery on every project you run

Design and manage data pipelines from customer specification to final delivery, with full accountability for scope, timeline, and quality.
Scope and stand up coding workstreams across supervised demonstrations, agentic trajectories, RL environments, benchmark construction, and rubric-graded evaluation.
Diagnose bottlenecks in real time — re-sequence workflows, refine instructions, create incentive systems, and scale review processes to hit throughput targets.

2) Quality ownership — ensure world-class data integrity on every project

Own quality control across the annotation lifecycle: set the bar, measure against it, and close the gap when it slips.
Analyze datasets to identify trends, anomalies, and systematic errors — then fix the root cause, not just the symptom.
Implement and continuously improve annotation, evaluation, and curation best practices.

3) Large-scale coordination — orchestrate the work of 100–1,000+ contributors

Define the required contributor profile and partner with talent teams to source, assess, onboard, and ramp distributed software engineers.
Own contributor training, performance management, reviewer capacity, incentives, and corrective actions.
Build team-lead and reviewer structures that maintain execution standards across programs involving hundreds of contributors.

4) Customer relationships — be the face of Turing to the world’s leading AI labs

Act as the primary point of contact for researchers and program managers at frontier AI labs providing clear reporting on progress, quality, risks and recovery actions.
Translate research intent into a task specification, and push back when a spec will not produce the signal the researcher actually wants.
Build the kind of long-term trust that converts a one-off project into a multi-year partnership — and identify expansion opportunities along the way.

5) Playbook building — codify what works so future SPLs scale faster than you did

Use Python, SQL or other appropriate tools to automate quality sampling, defect classification, throughput analysis, and weekly reporting.
Turn successful workflows into reusable playbooks, quality controls, evaluation assets, and contributor-management systems.
Share lessons and mentor other SPLs so each program improves the operating system for the next one.

What We’re Looking For

Background in software engineering, technical program management, consulting, finance, startups, or other operationally intense environments, with a proven track record of managing complex, multi-stakeholder projects.
Strong analytical and communication abilities: you can spot a bottleneck in a noisy production environment, build a measurement plan, and communicate the fix to a demanding client in plain language.
Customer-facing experience: comfortable working directly with high-profile clients, managing expectations, and building long-term relationships.
Excited by gritty process optimization and large-scale execution — you thrive on making complex operations faster, cleaner, and more reliable.
You can read and review code. You can follow a pull request in Python, TypeScript, Java, or Go, read a test suite, and judge a delivered task independently.
Bonus: Experience with agentic evaluation harnesses, software engineering benchmarks, or RL environments; Experience managing large distributed contributor networks or marketplaces; Prior work at an AI data vendor or a frontier lab

What Success Looks Like

30 days: Complete technical and operational calibration, establish the program baseline, validate acceptance criteria and delivery controls, and independently lead a defined workstream.
90 days: Deliver predictable throughput and quality, improve at least one material operating metric, maintain a trusted risk and reporting cadence, and demonstrate that defects are being detected internally before customer delivery.
180 days: Run concurrent programs with stable quality and cost performance, convert successful workflows into reusable assets, contribute evidence that supports account expansion, and help another lead or team adopt the operating system you built.

Why Turing

Work directly with the world’s leading AI labs at the cutting edge of post-training, evaluation, and agentic AI research.
Real impact on the path to AGI: the data you deliver will directly influence how frontier models are trained and evaluated.
High ownership and influence. You will shape how Turing delivers at scale, with direct visibility to senior leadership.
Direct-to-research customers. You will spend your time partnering with the people building the future of AI, not coordinating with procurement.

Values

We are client first: We put our clients at the center of everything we do, because their success is the ultimate measure of our value.
We work at Start-Up Speed: We move fast, stay agile and favor action because momentum is the foundation of perfection
We are AI forward: We help our clients build the future of Al and implement it in our own roles and workflow to amplify productivity.

Advantages of joining Turing

Work at the frontier of AI, helping the world’s leading AI labs improve their most advanced models by building expert datasets, RL environments, and first-of-a-kind benchmarks.
Contribute to leading-edge AI research and showcase your work at top conferences such as ICLR, ICML, and NeurIPS.
Bring frontier AI innovation to the enterprise, applying lessons learned from leading AI labs to solve real-world business challenges.
Collaborate with and learn from exceptional colleagues with deep AI experience from Google, Meta, Amazon, and other leading technology companies.
Move at the pace of AI innovation, with the speed, ownership, and impact of a startup.

For applicants from the European Union, please review Turing's GDPR notice here.

Миссия Turing — ускорить развитие супер интеллекта для достижения реального экономического прогресса. Штаб-квартира Turing находится в Сан-Франциско. Компания сотрудничает с передовыми лабораториями искусственного интеллекта для создания высококачественных наборов данных, сред обучения с подкреплением и передовых исследовательских бенчмарков, которые улучшают возможности моделей в области разработки программного обеспечения, корпоративной работы с знаниями и продвинутого STEM-рассуждения. В области разработки программного обеспечения Turing является крупнейшим и старейшим поставщиком данных в этой категории. Turing также сотрудничает с компаниями из списка Fortune 500 в сферах финансовых услуг, наук о жизни, здравоохранения, розничной торговли, автомобилестроения и потребительских товаров для создания и внедрения комплексных агентных систем ИИ в критически важные рабочие процессы. Работая в обеих областях, Turing замыкает цикл между передовыми исследованиями и внедрением на предприятиях, превращая сигналы о реальном внедрении в лучшие данные, оценки и более способные модели.

Роль

Вы будете отвечать за производственную систему, лежащую в основе программ Turing по созданию данных для разработки программного обеспечения, превращая сложные исследовательские требования в предсказуемые результаты по качеству, пропускной способности, производительности участников, срокам и затратам.

Эти программы могут включать демонстрации кодирования под наблюдением, задачи на уровне репозитория, агентные траектории, среды обучения с подкреплением, бенчмарки, проверку кода и оценки на основе рубрик. Они могут требовать координации сотен распределенных инженеров-программистов при быстрой реакции на меняющиеся исследовательские требования.

Это руководящая операционная должность с существенными техническими требованиями. Вы должны уметь анализировать код, понимать тесты, опрашивать сигналы качества и оспаривать рабочий процесс или рубрику, когда они не дают желаемого результата. От вас не ожидается, что вы будете главным инженером по каждой программе. Ваша основная ответственность — построить и управлять системой, которая стабильно обеспечивает высококачественную техническую работу в больших масштабах.

Мы ориентированы на клиента: Мы ставим наших клиентов в центр всего, что делаем, потому что их успех — высшая мера нашей ценности
Мы работаем в темпе стартапа: Мы движемся быстро, остаемся гибкими и предпочитаем действовать, потому что импульс — это основа совершенства
Мы — сторонники ИИ: Мы помогаем нашим клиентам строить будущее ИИ и применяем его в наших собственных ролях и рабочих процессах для повышения производительности

1) Операционное исполнение — полное выполнение каждого проекта, которым вы управляете

Разрабатывать и управлять конвейерами данных от спецификации клиента до окончательной поставки, неся полную ответственность за объем, сроки и качество
Оценивать и запускать рабочие процессы кодирования, включая демонстрации под наблюдением, агентные траектории, среды RL, построение бенчмарков и оценку по рубрикам
Диагностировать узкие места в режиме реального времени — перестраивать рабочие процессы, уточнять инструкции, создавать системы стимулирования и масштабировать процессы проверки для достижения целевых показателей пропускной способности

2) Ответственность за качество — обеспечение целостности данных мирового класса по каждому проекту

Отвечать за контроль качества на протяжении всего жизненного цикла аннотирования: устанавливать планку, измерять ее и устранять разрыв, когда она снижается
Анализировать наборы данных для выявления тенденций, аномалий и систематических ошибок — затем устранять первопричину, а не только симптом
Внедрять и постоянно совершенствовать передовые методы аннотирования, оценки и курирования

3) Крупномасштабная координация — оркестровка работы 100–1000+ участников

Определять требуемый профиль участника и сотрудничать с командами по подбору персонала для поиска, оценки, адаптации и обучения распределенных инженеров-программистов
Отвечать за обучение участников, управление эффективностью, пропускную способность рецензентов, стимулирование и корректирующие действия
Создавать структуры тимлидов и рецензентов, которые поддерживают стандарты исполнения в программах, включающих сотни участников

4) Взаимодействие с клиентами — быть лицом Turing для ведущих мировых лабораторий ИИ

Выступать в качестве основного контактного лица для исследователей и менеджеров программ в передовых лабораториях ИИ, предоставляя четкие отчеты о прогрессе, качестве, рисках и действиях по восстановлению
Преобразовывать исследовательские намерения в спецификацию задачи и настаивать на своем, когда спецификация не даст того сигнала, который на самом деле хочет исследователь
Строить доверительные отношения, которые превратят разовый проект в многолетнее партнерство — и выявлять возможности для расширения по пути

5) Создание руководств — кодификация успешных практик для более быстрого масштабирования будущих SPL

Использовать Python, SQL или другие подходящие инструменты для автоматизации выборочного контроля качества, классификации дефектов, анализа пропускной способности и еженедельной отчетности
Превращать успешные рабочие процессы в повторно используемые руководства, средства контроля качества, оценочные материалы и системы управления участниками
Делиться опытом и наставлять других SPL, чтобы каждая программа улучшала операционную систему для следующей
30 дней: Завершить техническую и операционную калибровку, установить базовые показатели программы, проверить критерии приемки и средства контроля поставки, а также самостоятельно управлять определенным направлением работы
90 дней: Обеспечить предсказуемую пропускную способность и качество, улучшить как минимум один существенный операционный показатель, поддерживать надежную отчетность по рискам и регулярно предоставлять отчеты, а также продемонстрировать, что дефекты обнаруживаются внутри компании до поставки клиенту
180 дней: Управлять одновременными программами со стабильным качеством и показателями затрат, преобразовывать успешные рабочие процессы в повторно используемые активы, предоставлять доказательства, подтверждающие расширение учетной записи, и помогать другому руководителю или команде внедрить операционную систему, которую вы построили

Опыт работы в области разработки программного обеспечения, управления техническими программами, консалтинга, финансов, стартапов или других операционно интенсивных средах с подтвержденным опытом управления сложными проектами с участием множества заинтересованных сторон
Сильные аналитические и коммуникативные способности: вы можете выявить узкое место в сложной производственной среде, разработать план измерения и сообщить об исправлении требовательному клиенту простым языком
Опыт работы с клиентами: умение работать напрямую с высокопоставленными клиентами, управлять ожиданиями и строить долгосрочные отношения
Энтузиазм в отношении кропотливой оптимизации процессов и крупномасштабного исполнения — вы преуспеваете в том, чтобы делать сложные операции быстрее, чище и надежнее
Вы можете читать и проверять код. Вы можете следить за pull request в Python, TypeScript, Java или Go, читать набор тестов и самостоятельно оценивать выполненную задачу
Бонус: Опыт работы с инструментами для оценки агентных систем, бенчмарками для разработки программного обеспечения или средами RL; Опыт управления большими распределенными сетями участников или маркетплейсами; Предыдущий опыт работы у поставщика данных для ИИ или в передовой лаборатории

Работайте напрямую с ведущими мировыми лабораториями ИИ на переднем крае исследований в области пост-тренировки, оценки и агентного ИИ
Реальное влияние на путь к AGI: данные, которые вы предоставите, будут напрямую влиять на то, как обучаются и оцениваются передовые модели
Высокая степень ответственности и влияния. Вы будете формировать то, как Turing осуществляет поставки в больших масштабах, имея прямой доступ к высшему руководству
Прямая работа с исследователями. Вы будете проводить время, сотрудничая с людьми, создающими будущее ИИ, а не координируя работу с отделом закупок
Работайте на переднем крае ИИ, помогая ведущим мировым лабораториям ИИ улучшать свои самые передовые модели, создавая экспертные наборы данных, среды RL и уникальные бенчмарки
Вносите вклад в передовые исследования в области ИИ и демонстрируйте свою работу на ведущих конференциях, таких как ICLR, ICML и NeurIPS
Привносите инновации в области передового ИИ в корпоративный мир, применяя уроки, извлеченные из ведущих лабораторий ИИ, для решения реальных бизнес-задач
Сотрудничайте и учитесь у исключительных коллег с глубоким опытом в области ИИ из Google, Meta, Amazon и других ведущих технологических компаний
Двигайтесь в темпе инноваций в области ИИ, с той скоростью, ответственностью и влиянием, которые характерны для стартапа

Описание

About Turing

The Role

What You’ll Own

1) Operational execution — own end-to-end delivery on every project you run

2) Quality ownership — ensure world-class data integrity on every project

3) Large-scale coordination — orchestrate the work of 100–1,000+ contributors

4) Customer relationships — be the face of Turing to the world’s leading AI labs

5) Playbook building — codify what works so future SPLs scale faster than you did

What We’re Looking For

What Success Looks Like

Why Turing

Values

Advantages of joining Turing

Описание

About Turing

The Role

What You’ll Own

1) Operational execution — own end-to-end delivery on every project you run

2) Quality ownership — ensure world-class data integrity on every project

3) Large-scale coordination — orchestrate the work of 100–1,000+ contributors

4) Customer relationships — be the face of Turing to the world’s leading AI labs

5) Playbook building — codify what works so future SPLs scale faster than you did

What We’re Looking For

What Success Looks Like

Why Turing

Values

Advantages of joining Turing

Подходит ли тебе эта вакансия?

Ключевые навыки

Оценка зарплаты

Похожие вакансии

Руководитель проектов внедрения (Technical Project Lead)

Middle Project Manager

Project Manager (Senior)

Senior FDE (Forward Deployed Engineer) - Databricks

Senior Product Manager – JetBrains Air (Agentic Development in IDEs)

Delivery Lead – AI Data Projects

Technical Project Manager (AMER)

Senior Technical Project Manager

Project Manager

Scrum Master

Менеджер проектов IT в AI

Technical Project Manager

Детали

Сопроводительное письмо к вакансии

О вакансии

Роль

Задачи

1) Операционное исполнение — полное выполнение каждого проекта, которым вы управляете

2) Ответственность за качество — обеспечение целостности данных мирового класса по каждому проекту

3) Крупномасштабная координация — оркестровка работы 100–1000+ участников

4) Взаимодействие с клиентами — быть лицом Turing для ведущих мировых лабораторий ИИ

5) Создание руководств — кодификация успешных практик для более быстрого масштабирования будущих SPL

Требования

Условия