Acerca del puesto
- Ubicación: Remoto
- Tipo: Contrato / Medio tiempo
- Dedicación: 20 a 40 horas por semana
- Compensación: Hasta 40 USD / hora
- Duración del proyecto: 2 meses, con posible extensión
Sobre el puesto
Creamos datos de entrenamiento STEM de alta calidad para modelos de IA de frontera. Nuestros datos se utilizan directamente en los pipelines de entrenamiento y evaluación de los principales laboratorios de IA para mejorar el razonamiento de los modelos en dominios técnicos.
Buscamos expertos en Física para diseñar problemas rigurosos y deterministas que sean genuinamente desafiantes para los sistemas de IA de última generación. Cada problema debe tener exactamente una respuesta correcta verificable y enviarse junto con una solución completa y verificada.
Qué harás
- Diseñar problemas avanzados de física para el entrenamiento y la evaluación de IA de frontera
- Crear problemas deterministas con exactamente una respuesta correcta
- Escribir soluciones completas y verificadas y documentar claramente el proceso de razonamiento
- Desarrollar problemas que pongan a prueba el razonamiento físico profundo y el análisis de múltiples pasos, no solo la memorización
- Cuando sea relevante, usar Python o herramientas especializadas para construir simulaciones, modelos o flujos de trabajo computacionales
- Asegurar que todos los resultados sean técnicamente precisos, reproducibles y estén bien redactados en inglés
Qué buscamos
- Maestría o doctorado en Física o en un campo estrechamente relacionado
- Sólida experiencia en investigación o en la industria que involucre física teórica, experimental o computacional
- Sólidas habilidades en Python; comodidad con bibliotecas científicas como numpy, scipy o similares
- Sólido entendimiento de modelado, simulación, métodos numéricos y resolución de problemas de múltiples pasos
- Capacidad para diseñar problemas originales y difíciles que reflejen flujos de trabajo reales de física
- Excelente atención al detalle y habilidades de redacción técnica en inglés
Deseable
- Experiencia con herramientas de simulación o software de física específico del dominio (por ejemplo, herramientas de elementos finitos, simuladores de circuitos, sistemas simbólicos)
- Formación en áreas como física computacional, mecánica estadística, electromagnetismo, mecánica cuántica o campos relacionados
- Experiencia evaluando el razonamiento de modelos, benchmarking o diseñando evaluaciones técnicas