Líder de pod - Ingeniería mecánica y aeroespacial (Terminal Bench Science)

Pago no indicadoTuringRemotoAbierto a residentes en Estados Unidos

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De un vistazo

Usted lidera un equipo de aproximadamente 5 a 10 entrenadores técnicos que crean tareas terminales de ingeniería mecánica y aeroespacial para el entrenamiento y la evaluación de IA, revisándolas por exactitud técnica, reproducibilidad y calidad. Se requiere un doctorado, experiencia postdoctoral o experiencia técnica avanzada equivalente en ingeniería mecánica o aeroespacial.

Resumen redactado por IA a partir de la oferta original.

  • Remoto · Puesto como contratista · Al menos 40 horas a la semana
  • Publicado el 15 oct 2026

Acerca del puesto

Acerca de Turing:

Turing es una de las empresas de IA de más rápido crecimiento del mundo y acelera el avance y la implementación de sistemas de IA potentes.

Turing ayuda a sus clientes de dos maneras: trabajando con los principales laboratorios de IA del mundo para hacer avanzar las capacidades de los modelos de vanguardia en pensamiento, razonamiento, programación, comportamiento agéntico, multimodalidad, multilingüismo, STEM y conocimiento de frontera; y aprovechando ese trabajo para crear sistemas de IA del mundo real que resuelvan las prioridades críticas de las empresas.

Descripción del puesto:

Buscamos un experto con experiencia en ingeniería mecánica o aeroespacial para liderar un equipo de entrenadores técnicos que desarrollan tareas de ingeniería realistas basadas en terminal para una iniciativa de entrenamiento y evaluación de IA de vanguardia.

En este puesto supervisará un pod de aproximadamente 5–10 entrenadores, revisará las tareas de ingeniería en cuanto a exactitud técnica, reproducibilidad y calidad de la evaluación, y se asegurará de que las tareas reflejen flujos de trabajo auténticos de ingeniería mecánica y aeroespacial. También orientará a los entrenadores, mantendrá los estándares de calidad e impulsará una entrega constante de tareas.

Qué hará:

  • Liderar y orientar a un pod de entrenadores técnicos, garantizando una calidad, una productividad y una entrega puntual de las tareas de ingeniería consistentes.
  • Revisar las tareas de ingeniería de principio a fin, incluidos los enunciados de los problemas, los archivos de geometría y malla, los datos de entrada de simulación, las propiedades de los materiales, las soluciones de referencia y las pruebas automatizadas.
  • Validar tareas que involucren análisis de elementos finitos (FEA), dinámica de fluidos computacional (CFD), termodinámica, transferencia de calor, dinámica, robótica, simulación de vuelo, propulsión y mecánica orbital.
  • Garantizar que las tareas reflejen flujos de trabajo realistas de ingeniería mecánica y aeroespacial y exijan un razonamiento técnico significativo de varios pasos.
  • Verificar la corrección de ingeniería en unidades, equilibrio, leyes de conservación, condiciones de contorno, convergencia de malla, tolerancias del solucionador, sistemas de referencia y estabilidad numérica.
  • Validar los entornos computacionales, las herramientas de simulación, los solucionadores y las dependencias para asegurar resultados reproducibles.
  • Revisar los evaluadores automáticos para asegurar que evalúen resultados de ingeniería significativos, como tensiones, deflexiones, frecuencias naturales, coeficientes aerodinámicos, desempeño térmico, parámetros orbitales y márgenes de seguridad.
  • Identificar imprecisiones técnicas, supuestos poco realistas, tolerancias incorrectas y oportunidades para eludir cálculos o simulaciones de ingeniería.
  • Dar retroalimentación técnica clara y accionable, dar seguimiento a las revisiones y asegurarse de que los problemas de calidad se resuelvan antes de aprobar la tarea.
  • Incorporar a los entrenadores, asignar el trabajo, supervisar la calidad y el rendimiento, escalar los bloqueos y mantener la documentación técnica y las mejores prácticas.

Qué buscamos:

  • Doctorado, experiencia posdoctoral o experiencia técnica avanzada equivalente en Ingeniería Mecánica, Ingeniería Aeroespacial o una disciplina estrechamente relacionada.
  • Sólidas habilidades de programación en Python, C/C++, Fortran, Julia o MATLAB/Octave, con dominio de entornos Linux.
  • Experiencia práctica en al menos un área principal: FEA, CFD, dinámica, simulación de vuelo, modelado térmico, astrodinámica, guiado, navegación y control (GNC) o modelado de propulsión.
  • Sólido conocimiento de simulación de ingeniería, métodos numéricos, modelado computacional y validación técnica.
  • Experiencia en la revisión de trabajo técnico complejo, simulaciones de ingeniería, modelos computacionales o resultados de investigación.
  • Capacidad para evaluar los supuestos de ingeniería, la exactitud numérica, la convergencia del solucionador y la fiabilidad de los resultados computacionales.
  • Sólido criterio analítico, con capacidad para identificar errores técnicos, casos límite y supuestos de ingeniería erróneos.
  • Experiencia en la orientación, revisión o dirección de equipos técnicos pequeños.
  • Excelentes habilidades de comunicación escrita para dar retroalimentación técnica precisa y documentar los estándares de calidad.

Deseable:

  • Experiencia con herramientas de simulación y cómputo de ingeniería como OpenFOAM, SU2, CalculiX, Code_Aster, FEniCS, Elmer, Gmsh, FreeCAD, CadQuery, MuJoCo, ROS, XFOIL, AVL, OpenVSP, JSBSim, OpenMDAO, pyCycle, poliastro, Orekit, GMAT o SPICE.
  • Familiaridad con software de ingeniería comercial como ANSYS, Abaqus, COMSOL o NASTRAN, incluida la reproducción de flujos de trabajo con herramientas de código abierto.
  • Experiencia con estimación de estado, optimización de trayectorias, optimización topológica, análisis aeroelástico u optimización de diseño multidisciplinario.
  • Familiaridad con Docker, Git, canalizaciones de CI/CD y pruebas automatizadas.
  • Experiencia en el desarrollo o la evaluación de agentes de programación con IA, agentes basados en terminal o soluciones de ingeniería generadas por LLM.
  • Experiencia en la industria o en agencias en los sectores automotriz, energético, manufacturero, de robótica, aeronaves, vehículos de lanzamiento, satélites o UAV.
  • Experiencia previa en entrenamiento de IA, control de calidad técnico, desarrollo de puntos de referencia o programas de evaluación.

Detalles de la oferta:

  • Compromisos requeridos: Al menos 4 horas al día y un mínimo de 40 horas por semana, con una superposición de 4 horas con la hora del Pacífico (PST).
  • Tipo de contratación : Asignación como contratista (sin cobertura médica ni licencias remuneradas)
  • Duración del contrato : 4 semana [la fecha de inicio prevista es la próxima semana]

Habilidades

Ingeniería de crecimientoMATLAB
Países de los candidatos
Abierto a residentes en Estados Unidos

Esta oferta remota no indica ninguna restricción geográfica, por lo que los residentes en Estados Unidos pueden postularse. Consulta la oferta original para conocer otros requisitos.

Modalidad de trabajo
Remoto
Ubicación anunciada del puesto
No especificado
Publicación original
2026-10-15
Última comprobación

Cómo se compara esta remuneración

Ingeniería: pago por hora típico en cada plataforma, noviembre de 2026.

Típico en todas las plataformas $80/hora USD

  • micro1$68/hora USD71 puestosMitad central de los puestos: $40–$93/hora USD
  • Mercor$80/hora USD35 puestosMitad central de los puestos: $60–$90/hora USD
  • Meridial$37/hora USD14 puestosMitad central de los puestos: $36–$37/hora USD
  • SME Careers$100/hora USD17 puestosMitad central de los puestos: $45–$105/hora USD
  • Handshake AI$85/hora USD64 puestosMitad central de los puestos: $80–$96/hora USD
  • Alpheva$175/hora USD26 puestosMitad central de los puestos: $118–$204/hora USD
  • Anyone AI$40/hora USD8 puestosMitad central de los puestos: $40–$45/hora USD

Basado en 235 puestos con pago por hora publicados en noviembre de 2026. No incluye tarifas por tarea ni por proyecto. Cada plataforma fija su propio pago.

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