Especialista en Física Ambiental - Proyecto de Entrenador de IA Freelance

$8–$65/horaMeridialUbicación del puesto: Remoto, Estados Unidos de AméricaRemotoSolo residentes de Estados Unidos

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De un vistazo

Pondrás a prueba modelos de lenguaje avanzados en temas de física ambiental como dinámica atmosférica, modelización climática y flujos de gases de efecto invernadero, documentando modos de fallo y proponiendo mejoras de prompts y métricas de evaluación. Un doctorado en física ambiental o en una ciencia física afín es lo ideal, y la comunicación metacognitiva clara es esencial.

Resumen redactado por IA a partir de la oferta original.

  • Remoto · Puesto como contratista
  • Publicado el 30 jun 2025

Acerca del puesto

¿Eres un experto en física ambiental deseoso de dar forma al futuro de la IA? Los modelos de lenguaje a gran escala están evolucionando de chatbots ingeniosos a potentes motores de descubrimiento científico. Con datos de entrenamiento de alta calidad, la IA del mañana puede democratizar la educación de primer nivel, mantenerse al día con la investigación de vanguardia e impulsar la innovación ambiental para comunidades de todo el mundo. Esos datos de entrenamiento comienzan contigo: necesitamos tu experiencia para ayudar a impulsar la próxima generación de IA.

Buscamos especialistas en física ambiental que vivan y respiren dinámica atmosférica, transferencia radiativa, modelado climático, mecánica de fluidos, procesos geofísicos, teledetección, sistemas hidrológicos y teoría del balance energético. Pondrás a prueba modelos de lenguaje avanzados en temas como flujos de gases de efecto invernadero, irradiancia solar, física de la capa límite, dispersión de contaminantes, interacciones océano-atmósfera, bucles de retroalimentación termodinámica y procesos de la superficie terrestre, documentando cada modo de fallo para que podamos reforzar el razonamiento del modelo.

En un día típico, conversarás con el modelo sobre escenarios climáticos y ambientales del mundo real, verificarás la precisión fáctica y la solidez lógica, capturarás rastros de errores reproducibles y sugerirás mejoras a nuestra ingeniería de prompts y métricas de evaluación.

Un doctorado en física ambiental, ciencias atmosféricas, geofísica o un campo relacionado de las ciencias físicas es ideal; publicaciones revisadas por pares, investigación de campo o experiencia en simulación/modelado indican idoneidad. La comunicación clara y metacognitiva —"mostrar tu trabajo"— es esencial.

¿Listo para convertir tu experiencia en física ambiental en la base de conocimiento de la IA del mañana? Postúlate hoy y comienza a enseñar al modelo que enseñará al mundo.

Ofrecemos un rango salarial de $8 a $65 por hora, con la tarifa exacta determinada tras evaluar tu experiencia, tus conocimientos y tu ubicación geográfica. Los montos finales de la oferta pueden variar respecto al rango salarial indicado anteriormente. Como contratista, deberás proporcionar una computadora segura e internet de alta velocidad; los beneficios patrocinados por la empresa, como seguro médico y PTO, no aplican.

Título del puesto: Especialista en Física Ambiental – Entrenador de IA Tipo de empleo: Contrato Tipo de lugar de trabajo: Remoto Nivel de seniority: Nivel medio-senior

Países de los candidatos
Solo residentes de Estados Unidos

La oferta exige que los candidatos residan en Estados Unidos. Revisa los requisitos adicionales en la oferta original.

Modalidad de trabajo
Remoto
Ubicación anunciada del puesto
Remoto, Estados Unidos de América
Publicación original
2025-06-30
Última comprobación

Cómo se compara esta remuneración

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

Este puesto $8–$65/horaTípico en todas las plataformas $66/hora

  • micro1$70/hora9 puestosMitad central de los puestos: $50–$90/hora
  • Mercor$85/hora34 puestosMitad central de los puestos: $70–$94/hora
  • Alignerr$60/hora129 puestosMitad central de los puestos: $50–$83/hora

Basado en 172 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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