turing · Aprendizaje automático e ingeniería de datos

Experto en el dominio: Ciencias de la vida

Turing

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Acerca del puesto

Acerca de Turing:

La misión de Turing es acelerar la superinteligencia para impulsar un progreso económico real. Con sede en San Francisco, Turing trabaja con laboratorios de IA de vanguardia para generar datos de alta calidad, evaluaciones y entornos de aprendizaje por refuerzo que mejoran las capacidades de los modelos en programación, razonamiento, uso de herramientas y multimodalidad. En programación, Turing es el proveedor de datos más grande y con más trayectoria de la categoría. Turing también trabaja con empresas de Fortune 500 de los sectores de servicios financieros, ciencias de la vida, salud, comercio minorista, automoción y bienes de consumo envasados (CPG) para crear e implementar sistemas de IA agéntica de extremo a extremo dentro de flujos de trabajo críticos para la misión. Al operar en ambos frentes, Turing cierra el círculo entre la investigación de vanguardia y la implementación empresarial, convirtiendo las señales de implementación del mundo real en mejores datos, mejores evaluaciones y modelos más capaces.

Descripción del puesto

Buscamos expertos en ciencias de la vida que aporten conocimientos científicos avanzados a la curación de datos y la evaluación para modelos y laboratorios de IA de vanguardia. Este puesto de revisor sénior se centra en revisar problemas complejos de ciencias de la vida, desarrollar marcos de evaluación y asesorar a los equipos de clientes que evalúan resultados científicos generados por IA.

El puesto está pensado para investigadores con experiencia, profesorado y especialistas de la industria interesados en aplicar su experiencia para mejorar la precisión, el razonamiento y la fiabilidad de los sistemas de IA en todas las ciencias de la vida.

Qué hará en el día a día

  • Liderar la revisión experta de problemas complejos o ambiguos de ciencias de la vida y de respuestas generadas por IA.
  • Evaluar la precisión científica en mecanismos biológicos, métodos experimentales e interpretaciones de resultados de investigación.
  • Revisar contenido dentro de sus áreas de especialización, como biología molecular, biología celular, genética, bioquímica, microbiología, inmunología, neurociencia, fisiología, ecología o biología evolutiva.
  • Evaluar interpretaciones de resultados experimentales, conjuntos de datos biológicos, modelos computacionales y literatura científica.
  • Identificar afirmaciones sin fundamento, errores metodológicos y lagunas en el razonamiento científico.
  • Evaluar si las conclusiones están respaldadas por controles adecuados, análisis estadísticos y la evidencia disponible.
  • Facilitar la resolución estructurada de desacuerdos científicos entre revisores.
  • Desarrollar marcos de evaluación, rúbricas de puntuación y respuestas de referencia.
  • Ofrecer orientación experta a los equipos de clientes que revisan los resultados de los modelos de IA.
  • Redactar comentarios con fundamento científico y documentar las decisiones de evaluación.
  • Ofrecer consultoría especializada dentro de su ámbito de investigación o de la industria.

Requisitos

  • Doctorado en Ciencias de la Vida, Biología, Bioquímica, Biotecnología o una disciplina estrechamente relacionada.
  • Mínimo tres años de investigación, docencia o experiencia relevante en la industria tras el doctorado.
  • Experiencia actual o reciente en investigación académica, en un entorno de I+D industrial o en una institución de investigación reconocida.
  • Sólida comprensión de los principios biológicos, el diseño experimental y los métodos analíticos relevantes para su disciplina.
  • Especialización en uno o más ámbitos de las ciencias de la vida, como biología molecular y celular, genética y genómica, microbiología, inmunología, neurociencia, farmacología, ecología o biología computacional.
  • Experiencia con métodos experimentales o computacionales relevantes, como secuenciación, microscopía, citometría de flujo, ensayos bioquímicos, bioinformática o modelado biológico.
  • Contribuciones de investigación demostradas mediante publicaciones revisadas por pares, patentes o proyectos científicos sustanciales.
  • Capacidad para evaluar de forma crítica la literatura científica, los controles experimentales, los métodos estadísticos y la interpretación de datos.
  • Sólidas habilidades de comunicación escrita y capacidad para explicar con claridad el razonamiento científico.
  • Capacidad para liderar y documentar el consenso científico.
  • Cumplimiento disciplinado de los protocolos del proyecto, los requisitos de confidencialidad y los estándares de calidad.

Cualificaciones preferidas

  • Nombramiento docente de categoría de profesor asistente o superior, o investigación sénior equivalente

Habilidades

Ciencia de datos
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