Acerca del puesto
Pago: equivalente a $60–$120/hora, pagado por tarea aceptada
Ubicación: Global, totalmente remoto
Tipo de empleo: Contratista
Dedicación: 15+ horas por semana
Horario: Flexible
micro1 busca científicos físicos computacionales 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 físicas.
En qué trabajarás
- Crear tareas realistas de ciencias físicas computacionales que desafíen a modelos avanzados de IA.
- Desarrollar instrucciones de tareas, entornos reproducibles, soluciones de referencia y criterios de evaluación.
- Evaluar cálculos, código, simulaciones, modelos y entregables técnicos generados por modelos.
- Identificar supuestos inválidos, errores numéricos, resultados físicamente imposibles, métodos incorrectos o fallos de 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 físicas.
- Experiencia práctica en el uso de métodos computacionales para modelado, simulación, análisis numérico, análisis de datos o investigación reproducible.
Las especializaciones relevantes pueden incluir física, astronomía y cosmología, ciencia de materiales, química, física computacional, química computacional y simulación científica.
Prueba pública de habilidad
Los candidatos sólidos deben proporcionar evidencia como:
- Publicaciones revisadas por pares o preprints que involucren métodos computacionales
- Código público de simulación o análisis
- Perfiles de investigación en Google Scholar, ORCID, arXiv o equivalentes
- Contribuciones a software científico de código abierto
- Cuadernos, modelos, conjuntos de datos o simulaciones reproducibles
- Benchmarks, experimentos o proyectos técnicos públicos
Requisitos preferidos
- Experiencia creando tareas de entrenamiento de IA, respuestas de referencia, rúbricas, evaluadores o problemas de benchmark.
- Experiencia con NumPy, SciPy, SymPy, Astropy, PyTorch, JAX o herramientas científicas comparables.
- Experiencia validando simulaciones o modelos contra resultados analíticos, observaciones o datos experimentales.
- Disponibilidad para comenzar de inmediato.
Proceso de solicitud
- Envía tu solicitud, experiencia en entrenamiento de IA, especialización y evidencia técnica pública.
- Completa una entrevista de 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 y los requisitos de calidad del proyecto. La disponibilidad de tareas y el tiempo de finalización pueden variar.