Pod Lead — Physik(Terminal Bench Science)

Vergütung nicht angegebenTuringRemoteOffen für Einwohner der USA

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Auf einen Blick

Sie leiten ein Pod von Trainern, die realistische terminalbasierte Physikaufgaben für Terminal Bench Science erstellen, prüfen jede Aufgabe auf physikalische Korrektheit, Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit des Bewerters und coachen die Trainer. Sie benötigen einen Ph.D., Postdoc-Erfahrung oder gleichwertige fortgeschrittene Erfahrung in Physik sowie mindestens 4 Stunden pro Tag und 40 Stunden pro Woche mit 4 Stunden Überschneidung mit PST; es handelt sich um einen 4-wöchigen Vertragseinsatz.

Von KI aus der Originalanzeige zusammengefasst.

  • Remote · Freiberufliche Tätigkeit · Mindestens 40 Stunden pro Woche
  • Veröffentlicht am 22. Okt. 2026

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 Physik, die bzw. der ein Pod von Trainern leitet, das realistische, terminalbasierte wissenschaftliche Aufgaben für Terminal Bench Science erstellt. Sie prüfen jede von Ihren Trainern erstellte Aufgabe auf physikalische Korrektheit, Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit der Grader und coachen die Trainer, damit sie durchgängig hochwertige, anspruchsvolle Aufgaben liefern. .

Ihre Aufgaben:

  • Durchgängige Prüfung der Trainer-Aufgaben, einschließlich Aufgabenstellungen, Datensätzen, Simulationseingaben, Umgebungen, Referenzlösungen und automatisierter Tests.
  • Überprüfung, dass die Aufgaben authentische Arbeitsabläufe der Physik widerspiegeln und echtes mehrstufiges Schlussfolgern erfordern.
  • Kontrolle, dass Werkzeuge, Bibliotheken und Abhängigkeiten festgeschrieben (gepinnt) sind und die Ergebnisse reproduzierbar sind.
  • Validierung von dimensionaler Konsistenz, Einheitensystemen und -konventionen, Erhaltungssätzen, Symmetrien, Energiedrift von Integratoren, Konvergenz und statistischer Behandlung von Unsicherheiten.
  • Sicherstellung, dass Toleranzen legitime stochastische und numerische Schwankungen berücksichtigen, ohne physikalisch falsche Ergebnisse zu akzeptieren.
  • Sicherstellung, dass die Grader Observablen, angepasste Parameter, Unsicherheiten oder physikalische Invarianten überprüfen und nicht die Formatierung.
  • Sicherstellung, dass die Aufgaben nicht durch fest codierte Ausgaben oder umgangene Berechnungen ausgetrickst werden können.
  • Klare, umsetzbare schriftliche Rückmeldungen und Nachverfolgung der Überarbeitungen bis zum Abschluss.
  • Einarbeitung und Betreuung der Trainer.
  • Verteilung der Arbeit, Verfolgung von Qualität und Durchsatz und Eskalation von Blockaden.
  • Pflege der Pod-Dokumentation zu Richtlinien, wiederkehrenden Problemen und vorbildlichen Aufgaben.

Was wir suchen:

  • Ph.D., Postdoc-Erfahrung oder gleichwertige fortgeschrittene Erfahrung in Physik.
  • Fundierte Programmierkenntnisse in Python, C/C++, Julia oder Fortran, mit sicherem Umgang mit Linux.
  • Praktische Erfahrung mit Computerphysik, Simulation oder Datenanalyse in der Physik.
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Prüfung von Code, Analysen oder Forschungsergebnissen.
  • Erfahrung in der Betreuung oder Leitung kleiner technischer oder Forschungsteams.
  • Ausgezeichnete schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, um präzise, konstruktive Rückmeldungen zu geben

Bevorzugte Qualifikationen:

  • Vertrautheit mit QuTiP, Qiskit, Kwant, ITensor, ROOT, Geant4, Astropy, Dedalus, MEEP oder ähnlichen Werkzeugen.
  • Vertrautheit mit Docker, Git, CI-Systemen und automatisiertem Testen.
  • Erfahrung im Entwurf von Benchmarks oder simulationsbasierten Evaluierungen.

Zusätzliche Pluspunkte:

  • Erfahrung in der Bewertung von KI-Coding- oder Terminal-Agenten.
  • Erfahrung in der Arbeit in großen Kollaborationen mit formalen internen Prüfverfahren.
  • Frühere Erfahrung in Programmen zum KI-Training oder zur KI-Evaluierung.

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]

Fähigkeiten

Grundlagen der ProgrammierungAkademische Forschung
Bewerberländer
Offen für Einwohner der USA

Diese Remote-Stelle nennt keine geografische Einschränkung, daher können sich Einwohner der USA bewerben. Weitere Anforderungen finden Sie in der Originalanzeige.

Arbeitsmodell
Remote
Angegebener Arbeitsort
Nicht angegeben
Ursprünglich veröffentlicht
2026-10-22
Zuletzt geprüft

So schneidet diese Vergütung ab

Wissenschaft: typischer Stundensatz auf jeder Plattform, November 2026.

Typisch über alle Plattformen $53/Stunde USD

  • micro1$90/Stunde USD17 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $68–$90/Stunde USD
  • Mercor$85/Stunde USD38 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $70–$115/Stunde USD
  • Alignerr$60/Stunde USD129 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $50–$83/Stunde USD
  • Meridial$37/Stunde USD33 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $37–$37/Stunde USD
  • SME Careers$75/Stunde USD19 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $70–$93/Stunde USD
  • Handshake AI$75/Stunde USD33 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $50–$100/Stunde USD
  • Alpheva$135/Stunde USD15 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $120–$180/Stunde USD
  • Anyone AI$40/Stunde USD92 StellenMittlere Hälfte der Stellen: $40–$40/Stunde USD

Basierend auf 376 stundenweise bezahlten Stellen, gelistet im November 2026. Aufgaben- und Projektsätze sind nicht enthalten. Jede Plattform legt ihre Vergütung selbst fest.

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