Acerca del puesto
Pago: equivalente a $60–$120/hora, pagado por tarea aceptada
Ubicación: Global, totalmente remoto
Tipo de puesto: Contratista
Dedicación: 15+ horas por semana
Horario: Flexible
micro1 busca matemáticos computacionales, estadísticos y expertos en optimización con experiencia profesional previa en entrenamiento de IA o evaluación de modelos para apoyar un proyecto centrado en mejorar sistemas avanzados de IA.
Utilizarás tu experiencia matemática y habilidades de programación para crear tareas técnicas desafiantes, evaluar código y razonamiento generados por modelos, identificar fallos y establecer estándares objetivos para soluciones correctas. Este rol está destinado a candidatos que hayan realizado trabajo sustancial de entrenamiento de IA que involucre contenido matemático, estadístico o de optimización.
En qué trabajarás
- Crear tareas realistas de matemáticas computacionales y estadística que desafíen a modelos avanzados de IA.
- Desarrollar instrucciones de tareas, entornos reproducibles, soluciones de referencia y criterios de evaluación.
- Evaluar demostraciones, cálculos, código, modelos, optimizaciones y entregables técnicos generados por modelos.
- Identificar errores lógicos, supuestos inválidos, inestabilidad numérica, métodos estadísticos incorrectos o fallos de reproducibilidad.
Cualificaciones requeridas
- Experiencia previa remunerada en entrenamiento, evaluación, benchmarking o mejora de sistemas de IA en tareas matemáticas o técnicas.
- Sólida competencia práctica con Python.
- Profunda experiencia en al menos una especialización matemática relevante.
- Experiencia práctica en el uso de métodos computacionales para análisis numérico, optimización, estadística, demostración de teoremas, modelado o computación científica.
Las especializaciones relevantes pueden incluir matemáticas aplicadas, computación científica, investigación de operaciones, optimización, matemáticas formales, demostración de teoremas, probabilidad, estadística, métodos numéricos y modelado matemático.
Prueba pública de habilidad
Los candidatos fuertes deben aportar evidencia como:
- Publicaciones revisadas por pares o preprints
- Código matemático, estadístico o de optimización público
- Perfiles de investigación en Google Scholar, ORCID, arXiv o equivalentes
- Contribuciones a software numérico o matemático de código abierto
- Resultados de competiciones, demostración de teoremas u optimización
- Cuadernos reproducibles, modelos, demostraciones, benchmarks o proyectos técnicos
Cualificaciones preferidas
- Experiencia creando tareas de entrenamiento de IA, respuestas de referencia, rúbricas, calificadores o problemas de benchmark.
- Experiencia revisando entregas técnicas de otros entrenadores de IA.
- Título de máster, doctorado o registro equivalente de trabajo computacional sustancial.
- Experiencia con NumPy, SciPy, SymPy, pandas, Pyomo, OR-Tools, Lean, Coq o herramientas comparables.
- Experiencia validando soluciones numéricas, resultados estadísticos, salidas de optimización o demostraciones formales.
- Disponibilidad para comenzar de inmediato.
Proceso de solicitud
- Envía tu solicitud, tu experiencia en entrenamiento de IA, tu especialización y evidencia técnica pública.
- Completa una entrevista con IA que incluye comprobaciones técnicas y de integridad.
- Completa una revisión con el responsable de contratación.
- Si eres seleccionado, completa la incorporación al proyecto y comienza tu primera tarea asignada.
Compensación
- La compensación se basa en la producción. Los expertos reciben pago por tareas que cumplan con las especificaciones y los requisitos de calidad del proyecto. La disponibilidad de tareas y el tiempo de finalización pueden variar.