Über die Stelle
- Standort: Remote
- Art: Vertrag / Teilzeit
- Engagement: 20 bis 40 Stunden pro Woche
- Vergütung: Bis zu 40 USD / Std.
- Projektdauer: 2 Monate, mit möglicher Verlängerung
Über die Stelle
Wir erstellen hochwertige STEM-Trainingsdaten für moderne KI-Modelle. Unsere Daten fließen direkt in Trainings- und Evaluationspipelines führender KI-Labore ein, um das Reasoning von Modellen in technischen Domänen zu verbessern.
Wir suchen Experten im Bereich Physik, die rigorous, deterministische Probleme entwerfen, die für modernste KI-Systeme wirklich herausfordernd sind. Jedes Problem muss genau eine verifizierbare richtige Antwort haben und zusammen mit einer vollständigen, verifizierten Lösung eingereicht werden.
Was Sie tun werden
- Entwerfen fortgeschrittener Physikprobleme für das Training und die Evaluation moderner KI
- Erstellen deterministischer Probleme mit genau einer richtigen Antwort
- Vollständige, verifizierte Lösungen schreiben und den Denkprozess klar dokumentieren
- Probleme entwickeln, die tiefes physikalisches Reasoning und mehrstufige Analyse testen, nicht nur Auswendiglernen
- Wo relevant, Python oder spezialisierte Tools nutzen, um Simulationen, Modelle oder computergestützte Workflows zu erstellen
- Sicherstellen, dass alle Ergebnisse technisch präzise, reproduzierbar und gut auf Englisch formuliert sind
Was wir suchen
- Master- oder PhD-Abschluss in Physik oder einem eng verwandten Fachgebiet
- Ausgeprägte Forschungs- oder Industrieerfahrung in theoretischer, experimenteller oder computergestützter Physik
- Starke Python-Kenntnisse; Vertrautheit mit wissenschaftlichen Bibliotheken wie numpy, scipy oder ähnlichen
- Fundiertes Verständnis von Modellierung, Simulation, numerischen Methoden und mehrstufiger Problemlösung
- Fähigkeit, originelle, schwierige Probleme zu entwerfen, die reale Physik-Workflows widerspiegeln
- Ausgezeichnete Detailgenauigkeit und technische Schreibfähigkeiten auf Englisch
Wünschenswert
- Erfahrung mit Simulationswerkzeugen oder domänenspezifischer Physiksoftware (z. B. Finite-Elemente-Tools, Schaltungssimulatoren, symbolische Systeme)
- Hintergrund in Bereichen wie computergestützte Physik, statistische Mechanik, Elektromagnetismus, Quantenmechanik oder verwandten Feldern
- Erfahrung mit der Bewertung von Modell-Reasoning, Benchmarking oder der Gestaltung technischer Assessments