Acerca del puesto
En este rol de contratista remoto por horas, trabajarás como Líder de Aseguramiento de Calidad de Física (QAL) para supervisar la calidad, la consistencia y el desempeño de los entrenadores en proyectos de entrenamiento de IA en física. Revisarás contenido de física generado por IA y el trabajo de entrenadores/QA, evaluarás la calidad de los resultados según las directrices del proyecto, proporcionarás retroalimentación escrita precisa y garantizarás que los colaboradores sigan los estándares de calidad esperados.
Evaluarás el trabajo en cuanto a precisión científica, razonamiento físico, corrección de cálculos, consistencia de unidades, uso de fórmulas, claridad conceptual, comprensión experimental, formato, seguimiento de instrucciones y adherencia a las rúbricas específicas del proyecto. Detectarás problemas de calidad recurrentes, comunicarás actualizaciones a los entrenadores y QAs, apoyarás la incorporación, mantenerás la documentación y ayudarás a activar a los colaboradores que no están trabajando de forma constante.
Este rol es con SME Careers, una empresa de Servicios de Datos de IA en rápido crecimiento y subsidiaria de SuperAnnotate, que entrega datos de entrenamiento para muchas de las empresas de IA y laboratorios de modelos fundacionales más grandes del mundo. Tu liderazgo en calidad de física ayudará directamente a mejorar los principales modelos de IA del mundo al garantizar que los datos de entrenamiento de física sean precisos, físicamente sólidos, estén claramente explicados, bien documentados y alineados con las expectativas del cliente.
El proceso de selección incluye una entrevista con IA, una tarea específica del dominio y una entrevista con un reclutador.
Lo que harás
- Realizar verificaciones puntuales de elementos de física, identificar problemas de calidad, proporcionar retroalimentación mediante mensajes directos y escalar problemas recurrentes o críticos.
- Revisar explicaciones, cálculos, diagramas, derivaciones, interpretaciones experimentales y razonamiento paso a paso de física generados por IA.
- Actualizar a los entrenadores/QAs en Discord sobre directrices, actualizaciones de flujo de trabajo y expectativas de calidad específicas de física.
- Responder a preguntas sobre supuestos físicos, fórmulas, unidades, derivaciones, diagramas, montajes experimentales e interpretación de rúbricas.
- Enviar mensajes directos a colaboradores inactivos, fomentar la activación, realizar seguimiento y señalar problemas de disponibilidad.
- Crear y mantener documentación de física, guías de estilo, rastreadores, preguntas frecuentes, ejemplos, honeypots y materiales de incorporación.
- Realizar llamadas de incorporación/entrenamiento para colaboradores de física.
- Señalar afirmaciones de física engañosas, numéricamente incorrectas, físicamente imposibles, inseguras o mal contextualizadas.
- Identificar brechas de calidad recurrentes y mejorar los flujos de trabajo de QA de física.
Lo que buscamos
- Título de Licenciatura, Maestría o Doctorado en Física, Física Aplicada, Física de Ingeniería, Astrofísica, Matemáticas, Ingeniería o un campo cuantitativo/científico estrechamente relacionado.
- Sólido dominio del idioma inglés para seguir directrices, comunicarse con los equipos y proporcionar retroalimentación técnica clara.
- 3+ años de experiencia en investigación en física, enseñanza, tutoría, trabajo de laboratorio, redacción científica, revisión académica, análisis de ingeniería o flujos de trabajo científicos relacionados.
- Sólida comprensión de mecánica clásica, electromagnetismo, ondas, óptica, termodinámica, mecánica estadística, mecánica cuántica, relatividad, unidades, análisis dimensional y modelado matemático.
- Capacidad para evaluar contenido de física según rúbricas e identificar problemas como supuestos incorrectos, fórmulas erróneas, errores de unidades, razonamiento defectuoso, errores de convención de signos, afirmaciones físicamente imposibles o explicaciones engañosas.
- Se prefiere familiaridad con herramientas o métodos como Python, MATLAB, Mathematica, LaTeX, métodos de laboratorio, análisis de datos, simulaciones, visualización científica y métodos numéricos.
- Se prefiere ampliamente experiencia liderando o apoyando equipos remotos de educadores, revisores, investigadores, anotadores, redactores científicos o QAs.
- Cómodo con Discord, Google Sheets, Google Docs, rastreadores, paneles de control y sistemas de gestión de proyectos.
- Altamente organizado y capaz de mantener guías de estilo, preguntas frecuentes, rastreadores, materiales de incorporación, honeypots, tareas de calibración y documentación.
- Experiencia con entrenamiento de IA, anotación de datos, evaluación de LLM, QA científica, revisión académica o revisión basada en rúbricas es una gran ventaja.
- Fluidez nativa en punyabí