Acerca del puesto
Pago: equivalente a $60–$120/hora, pagado por tarea aceptada
Ubicación: Global, totalmente remoto
Tipo de trabajo: Contratista
Dedicación: 15+ horas por semana
Horario: Flexible
micro1 busca científicos computacionales de la Tierra y ambientales con experiencia profesional previa en entrenamiento de IA o evaluación de modelos para apoyar un proyecto enfocado en mejorar sistemas avanzados de IA.
Utilizarás tu experiencia científica y habilidades de programación para crear tareas técnicas desafiantes, evaluar código y análisis generados por modelos, identificar fallos y establecer estándares objetivos para soluciones correctas. Este rol está destinado a candidatos que hayan realizado trabajo sustantivo de entrenamiento de IA que involucre contenido de ciencias de la Tierra, clima, medio ambiente o geoespacial.
En qué trabajarás
- Crear tareas realistas de ciencias computacionales de la Tierra que desafíen a modelos avanzados de IA.
- Desarrollar instrucciones de tareas, entornos reproducibles, soluciones de referencia y criterios de evaluación.
- Evaluar código generado por modelos, análisis geoespaciales, simulaciones, pronósticos y entregables técnicos.
- Identificar problemas relacionados con sistemas de coordenadas, datos espaciales o temporales, supuestos de modelos, incertidumbre, métodos numéricos o reproducibilidad.
Requisitos obligatorios
- Experiencia remunerada previa en entrenamiento, evaluación, benchmarking o mejora de sistemas de IA en tareas científicas o técnicas.
- Sólida competencia práctica con Python.
- Amplia experiencia en al menos una especialización relevante de ciencias de la Tierra o ambientales.
- Experiencia práctica en el uso de métodos computacionales para análisis geoespacial, modelado, simulación, pronóstico, teledetección, estadística o investigación reproducible.
Las especializaciones relevantes pueden incluir geociencias, geología, geofísica, atmósfera y clima, meteorología, ciencias oceánicas y marinas, hidrología, teledetección, ciencias ambientales y sostenibilidad.
Prueba pública de habilidades
Los candidatos sólidos deben proporcionar evidencia como:
- Publicaciones revisadas por pares o preprints que involucren métodos computacionales
- Código público de análisis geoespacial, climático, oceánico o ambiental
- Google Scholar, ORCID o perfiles de investigación equivalentes
- Contribuciones a software científico de código abierto
- Conjuntos de datos, modelos, notebooks, mapas o simulaciones públicos
- Proyectos de pronóstico, teledetección o ambientales documentados públicamente
Calificaciones preferidas
- Experiencia creando tareas de entrenamiento de IA, respuestas de referencia, rúbricas, evaluadores o problemas de benchmark.
- Experiencia revisando entregas técnicas de otros entrenadores de IA.
- Experiencia con NumPy, SciPy, pandas, xarray, GeoPandas, GDAL, rasterio, NetCDF o herramientas comparables.
- Experiencia validando resultados computacionales contra observaciones, mediciones o modelos establecidos.
- Disponibilidad para comenzar de inmediato.
Proceso de solicitud
- Envía tu solicitud, experiencia en entrenamiento de IA, especialización y evidencia técnica pública.
- Completa una entrevista con IA que incluye verificaciones técnicas y de integridad.
- Completa una revisión por parte del gerente 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 cumplen con las especificaciones del proyecto y los requisitos de calidad. La disponibilidad de tareas y el tiempo de finalización pueden variar.