Experto en FreeCAD / CAD mecánico, Entrenador de IA para uso de computadora

Acerca de SME Careers

A medida que los sistemas de IA se vuelven más sofisticados, dependen del conocimiento humano para comprender mejor el contexto y el mundo. En SME Careers, colaboramos con laboratorios de IA líderes para mejorar cómo la próxima generación de sistemas inteligentes aprende, razona y actúa. SME Careers es una empresa de servicios de datos de IA de rápido crecimiento y subsidiaria de SuperAnnotate que proporciona datos de entrenamiento de IA a muchas de las principales empresas de IA y laboratorios de modelos fundacionales del mundo. Tu experiencia en CAD paramétrico ayudará directamente a mejorar los principales modelos de IA del mundo.

Acerca del puesto

Los agentes de IA están mejorando en leer una pantalla y hacer clic en formularios web. Pon uno frente a un paquete de CAD paramétrico y se desmorona. FreeCAD es un caso de prueba implacable: múltiples bancos de trabajo con capacidades superpuestas, un solucionador de restricciones que falla de maneras que la interfaz no explica, historiales de operaciones donde la siguiente acción correcta depende enteramente de lo que se construyó veinte pasos antes, y el problema de nombres topológicos acechando a cualquiera que referencie geometría sin cuidado. La intención de ingeniería vive en el árbol del modelo, no en la pantalla, y eso es exactamente lo que los agentes actuales no pueden ver.

En este puesto de contrato remoto por horas ayudarás a cerrar esa brecha. Diseñarás tareas de CAD realistas y desafiantes, y luego te grabarás completándolas en tu propia computadora usando las herramientas de grabación que proporcionamos. Cada grabación captura el panorama completo de cómo se realiza realmente el trabajo experto, la secuencia de acciones, el estado de la interfaz en cada paso y los archivos antes y después, y se convierte tanto en una demostración de la que el modelo aprende como en un punto de referencia contra el cual se mide.

Debido a que un modelo solo puede aprender de trabajo que puede puntuarse, una parte igualmente importante del trabajo es definir qué significa "hecho correctamente". Junto con cada tarea escribirás el objetivo y los pasos que seguiste, y especificarás cómo debe verificarse el resultado, qué debe cumplir la pieza, el croquis, el ensamblaje o el plano terminados para que el resultado cuente como correcto, y qué puntos de control intermedios alcanzaría un intento parcialmente exitoso. En CAD esta es una pregunta más precisa de lo que parece: una pieza puede ser dimensionalmente correcta y aun así estar mal, porque el croquis está subrestringido, el orden de las operaciones no sobrevivirá a un cambio de parámetro, o el modelo referencia una cara que migrará en el momento en que se edite algo aguas arriba. Codificar esa distinción, dimensionalmente correcto frente a realmente correcto, es la contribución que necesitamos de ti.

Este puesto es en SME Careers, una empresa de servicios de datos de IA de rápido crecimiento y subsidiaria de SuperAnnotate que proporciona datos de entrenamiento de IA a muchas de las principales empresas de IA y laboratorios de modelos fundacionales del mundo. Tu trabajo ayudará directamente a mejorar los principales modelos de IA del mundo.

Lo que harás

• Crear tareas de CAD realistas para producción: Escribir encargos de tareas que reflejen trabajo que un equipo de ingeniería realmente asignaría, modelar una pieza a partir de un plano acotado, construir una familia paramétrica impulsada por una hoja de cálculo, ensamblar componentes con restricciones de acoplamiento, producir una hoja de TechDraw con secciones y tolerancias, preparar geometría para fabricación o exportación, con un alcance lo suficientemente acotado como para que el resultado pueda verificarse objetivamente.
• Grabar demostraciones expertas: Configurar tu propio entorno para la tarea (planos de referencia, archivos de origen, bancos de trabajo y complementos en su lugar) y grabarte ejecutándola de principio a fin con las herramientas de captura proporcionadas, produciendo un rastro completo de acciones, estado de la interfaz y cambios de archivos.-
• Documentar el flujo de trabajo paso a paso: Registrar los pasos que seguiste en un formato que otro ingeniero pueda seguir y reproducir, en inglés profesional claro.
• Definir criterios de verificación y éxito: Especificar qué debe cumplir el modelo terminado, corrección dimensional, croquis completamente restringidos, referencias de operaciones robustas, un árbol que sobreviva a un cambio de parámetro, además de los hitos intermedios que marcan progreso real y las rutas erróneas plausibles que no deberían acreditarse.
• Cubrir el rango de dificultad: Producir tareas desde operaciones simples de croquis y extrusión hasta flujos de trabajo largos de varios pasos que cruzan aplicaciones (un plano abierto desde un PDF, dimensiones extraídas de una hoja de cálculo, salida entregada a un laminador, datos de malla o STEP intercambiados desde otra herramienta).
• Revisar y verificar la calidad del trabajo de otros: Para quienes pasan a control de calidad, auditar los rastros enviados en cuanto al realismo de la tarea, la integridad de la grabación, la correspondencia entre pasos y acciones, y si los criterios de éxito declarados realmente se cumplen para el modelo producido.
• Trabajar según los estándares de calidad del proyecto: Mantener las grabaciones libres de información personal y geometría confidencial del cliente, usar solo aplicaciones aprobadas y completar todo el trabajo usando tu propia experiencia; el uso de asistentes de IA de código cerrado está prohibido contractualmente en este proyecto.

Lo que aportas

• 2–5 años de experiencia profesional en diseño mecánico, desarrollo de productos, ingeniería de fabricación o un puesto comparable centrado en CAD (contrato, estudio, interno o freelance).
• Dominio genuino de FreeCAD, no solo experiencia general en CAD. Trabajas con fluidez en Sketcher y Part Design, entiendes la diferencia entre los enfoques de Part y Part Design y cuándo es apropiado cada uno, y puedes construir un modelo cuyo árbol de operaciones sea robusto en lugar de meramente correcto en el primer renderizado.
• Fundamentos sólidos de modelado paramétrico: croquis completamente restringidos, planos de referencia y sistemas de coordenadas locales, expresiones y parámetros impulsados por hojas de cálculo, y una comprensión de cómo los nombres topológicos afectan las referencias posteriores.
• Instinto práctico para la resolución de problemas — puedes diagnosticar un solucionador de restricciones que falla, un croquis sobrerrestringido, una referencia de operación rota tras una edición aguas arriba y una operación booleana que falla en geometría no múltiple o autointersectada. Conocimientos prácticos de al menos otros dos bancos de trabajo de FreeCAD relevantes para flujos de trabajo reales (Assembly, TechDraw, Draft, Spreadsheet, FEM o CAM/Path).
• Fluidez en formatos de archivo: STEP, IGES, BREP, STL/malla y las consecuencias prácticas de pasar entre representaciones de sólido y malla.
• Una computadora en la que puedas instalar nuestras herramientas de grabación y trabajar a diario: Windows 11, Ubuntu (X11) o macOS. Los lotes se asignan por sistema operativo, y se requiere hardware capaz de ejecutar FreeCAD cómodamente junto a un grabador de pantalla.
• Comodidad con ser grabado en pantalla mientras trabajas, y la disciplina para mantener la información personal y cualquier geometría confidencial del cliente fuera del encuadre.
• Dominio del inglés: mínimo B2, con la claridad escrita para documentar un flujo de trabajo que otro ingeniero pueda reproducir.
• Capacidad para aplicar rúbricas detalladas de manera consistente y emitir juicios de calidad repetibles en muchas tareas similares.
• Gran orientación al detalle y autonomía, con sólidos hábitos de trabajo asíncrono para trabajo por contrato remoto con horario flexible.

Lo que harás

• Desarrollar contenido de entrenamiento de IA: Crear indicaciones detalladas en diversos temas y respuestas para guiar el aprendizaje de la IA, asegurando que los modelos reflejen una comprensión integral de temas diversos.
• Optimizar el rendimiento de la IA: Evaluar y clasificar respuestas de IA para mejorar la precisión, fluidez y relevancia contextual del modelo.
• Garantizar la integridad del modelo: Probar modelos de IA en busca de posibles inexactitudes o sesgos, validando su fiabilidad en diversos casos de uso.