Acerca del puesto
- Ubicación: Remoto
- Tipo: Contrato / Media jornada
- Dedicación: 20 a 40 horas por semana
- Compensación: Hasta 40 USD / hora
- Duración del proyecto: 2 meses, con posibilidad de 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 supongan un verdadero desafío para los sistemas de IA de última generación. Cada problema debe tener exactamente una respuesta correcta verificable y presentarse junto con una solución completa y verificada.
Qué harás
- Diseñar problemas avanzados de física para el entrenamiento y 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 evalúen 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
- Máster o Doctorado en Física o en un campo estrechamente relacionado
- Sólida experiencia en investigación o en la industria que implique física teórica, experimental o computacional
- Sólidas habilidades en Python; soltura con bibliotecas científicas como numpy, scipy o similares
- Sólido conocimiento 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 (p. ej., herramientas de elementos finitos, simuladores de circuitos, sistemas simbólicos)
- Formación en áreas como física computacional, mecánica estadística, electromagnetismo, mecánica cuántica o campos relacionados
- Experiencia en evaluar el razonamiento de modelos, benchmarking o diseño de evaluaciones técnicas