Über die Stelle
Über Turing:
Turing ist eines der weltweit am schnellsten wachsenden KI-Unternehmen und beschleunigt die Weiterentwicklung und den Einsatz leistungsstarker KI-Systeme.
Turing unterstützt Kunden auf zwei Arten: Zum einen arbeitet Turing mit den weltweit führenden KI-Laboren zusammen, um die Fähigkeiten von Spitzenmodellen in den Bereichen Denken, logisches Schlussfolgern, Programmierung, agentisches Verhalten, Multimodalität, Mehrsprachigkeit, MINT und Spitzenwissen voranzubringen; zum anderen nutzt Turing diese Arbeit, um reale KI-Systeme zu entwickeln, die geschäftskritische Prioritäten von Unternehmen lösen.
Überblick über die Rolle:
Wir suchen eine erfahrene Expertin bzw. einen erfahrenen Experten für Materialwissenschaften, die bzw. der ein Team technischer Trainer leitet, das realistische, terminalbasierte wissenschaftliche Aufgaben für eine Initiative zum Training und zur Evaluierung von KI-Spitzenmodellen entwickelt.
In dieser Rolle betreuen Sie ein Pod von etwa 5–10 Trainern, prüfen materialwissenschaftliche Aufgaben auf fachliche Korrektheit, Reproduzierbarkeit und Evaluierungsqualität und stellen sicher, dass die Aufgaben authentische Arbeitsabläufe der computergestützten Materialforschung widerspiegeln. Außerdem betreuen Sie die Trainer als Mentorin bzw. Mentor, wahren Qualitätsstandards und sorgen für eine gleichbleibende Lieferung anspruchsvoller wissenschaftlicher Aufgaben.
Ihre Aufgaben:
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Leitung und Betreuung eines Pods technischer Trainer, mit dem Ziel gleichbleibender Qualität, Produktivität und termingerechter Lieferung der materialwissenschaftlichen Aufgaben.
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Durchgängige Prüfung wissenschaftlicher Aufgaben, einschließlich Problemstellungen, Kristallstrukturen, interatomarer Potenziale, thermodynamischer Datenbanken, Simulationseingaben, Referenzlösungen und automatisierter Tests.
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Validierung von Aufgaben zu Dichtefunktionaltheorie (DFT), Molekulardynamik, computergestützter Thermodynamik, Phasendiagrammen, Kristallographie, Materialcharakterisierung, mechanischen Eigenschaften, Halbleitern und Energiematerialien.
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Sicherstellung, dass die Aufgaben realistische Arbeitsabläufe der Materialforschung widerspiegeln und sinnvolles mehrstufiges wissenschaftliches Schlussfolgern erfordern statt einfacher Datenbankabfragen oder Bibliotheksaufrufe.
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Überprüfung der wissenschaftlichen Korrektheit in Bezug auf Einheiten, Kristallsymmetrie, Konvergenzkriterien, Elektronenstrukturberechnungen, thermodynamische Konsistenz und Simulationsparameter.
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Validierung von Rechenumgebungen, wissenschaftlicher Software, Pseudopotenzialen, interatomaren Potenzialen und Abhängigkeiten, um reproduzierbare Ergebnisse sicherzustellen.
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Prüfung automatisierter Grader, damit sie aussagekräftige wissenschaftliche Ergebnisse bewerten, wie etwa Gitterparameter, Bildungsenergien, Bandlücken, elastische Konstanten, Phononeneigenschaften, Phasenanteile, Diffusionskoeffizienten und Gefügekennzahlen.
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Identifizierung technischer Ungenauigkeiten, unrealistischer Annahmen, falscher numerischer Toleranzen sowie von Möglichkeiten, wissenschaftliche Berechnungen oder Simulationen zu umgehen.
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Klare, umsetzbare fachliche Rückmeldungen, Nachverfolgung der Überarbeitungen und Sicherstellung, dass Qualitätsprobleme vor der Freigabe der Aufgabe behoben sind.
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Einarbeitung der Trainer, Verteilung der Arbeit, Überwachung von Qualität und Durchsatz, Eskalation von Blockaden sowie Pflege der technischen Dokumentation und von Best Practices.
Was wir suchen:
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Promotion, Postdoc-Erfahrung oder gleichwertige fortgeschrittene fachliche Erfahrung in Materialwissenschaften, Metallurgie oder einer eng verwandten Disziplin.
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Fundierte Programmierkenntnisse in Python, C/C++, Fortran oder Julia sowie sicherer Umgang mit Linux und terminalbasierten Umgebungen.
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Praktische Fachkenntnis in mindestens einem Hauptbereich: atomistische Simulation, computergestützte Thermodynamik, Mesoskalenmodellierung, Elektronenstrukturberechnungen oder Analyse von Daten der Materialcharakterisierung.
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Fundiertes Verständnis der Grundlagen der Materialwissenschaften, numerischer Methoden, Rechenmodellierung und wissenschaftlicher Validierung.
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Erfahrung in der Prüfung komplexer technischer Arbeiten, wissenschaftlichen Codes, Rechensimulationen, Manuskripten oder Forschungsergebnisse.
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Fähigkeit, wissenschaftliche Annahmen, numerische Genauigkeit, Simulationskonvergenz und die Verlässlichkeit von Rechenergebnissen zu beurteilen.
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Ausgeprägte analytische Urteilsfähigkeit, um technische Fehler, Randfälle und fehlerhafte wissenschaftliche Annahmen zu erkennen.
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Erfahrung in der Betreuung, Prüfung oder Leitung kleiner technischer oder Forschungsteams.
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Ausgezeichnete schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, um präzise fachliche Rückmeldungen zu geben und Qualitätsstandards zu dokumentieren.
Von Vorteil:
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Erfahrung mit Werkzeugen der computergestützten Materialwissenschaft wie Quantum ESPRESSO, VASP, GPAW, ABINIT, LAMMPS, pymatgen, ASE, spglib, phonopy, pycalphad, MOOSE, FiPy, OVITO oder DREAM3D.
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Erfahrung mit maschinell gelernten interatomaren Potenzialen, Hochdurchsatz-Materialsimulationen oder Materialdatenbanken wie Materials Project.
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Vertrautheit mit Docker, Git, CI/CD-Pipelines, automatisiertem Testen und Hochleistungsrechnen (HPC)-Umgebungen.
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Erfahrung in der Entwicklung wissenschaftlicher Benchmarks, Programmieraufgaben, simulationsbasierter Evaluierungen oder automatisierter Bewertungssysteme.
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Erfahrung in der Entwicklung oder Bewertung von KI-Coding-Agenten, terminalbasierten Agenten oder von LLMs erzeugten wissenschaftlichen Lösungen.
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Branchenerfahrung in Halbleitern, Batterien, Legierungen, fortgeschrittenen Werkstoffen oder der Fertigung.
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Publikationen, Forschungsbeiträge oder Erfahrung in der Open-Source-Entwicklung in der computergestützten Materialwissenschaft.
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Frühere Erfahrung im KI-Training, in der wissenschaftlichen Qualitätskontrolle, der Benchmark-Entwicklung oder in Evaluierungsprogrammen.
Angebotsdetails:
- Erforderlicher Einsatz: Mindestens 4 Stunden pro Tag und mindestens 40 Stunden pro Woche mit einer Überschneidung von 4 Stunden mit PST.
- Beschäftigungsart: Auftragnehmer-Einsatz (kein Anspruch auf Krankheits- oder bezahlten Urlaub)
- Vertragsdauer: 4 Woche [voraussichtlicher Starttermin ist nächste Woche]