Acerca del puesto
Acerca de Turing:
Turing es una de las empresas de IA de más rápido crecimiento del mundo y acelera el avance y la implementación de sistemas de IA potentes.
Turing ayuda a sus clientes de dos maneras: trabajando con los principales laboratorios de IA del mundo para hacer avanzar las capacidades de los modelos de vanguardia en pensamiento, razonamiento, programación, comportamiento agéntico, multimodalidad, multilingüismo, STEM y conocimiento de frontera; y aprovechando ese trabajo para crear sistemas de IA del mundo real que resuelvan las prioridades críticas de las empresas.
Descripción del puesto:
Buscamos expertos con experiencia en Ciencias de la Tierra para desarrollar tareas científicas y computacionales realistas basadas en terminal para una iniciativa de entrenamiento y evaluación de IA de vanguardia.
En este puesto diseñará tareas científicas desafiantes relacionadas con la ciencia del clima, los procesos atmosféricos, la geofísica, la oceanografía, la geología, la hidrología, la teledetección y el modelado ambiental. Creará flujos de trabajo computacionales reproducibles que exijan a los agentes de IA analizar conjuntos de datos científicos, ejecutar código, realizar simulaciones, resolver problemas técnicos y generar resultados científicos verificables de forma objetiva.
Qué hará:
- Diseñar tareas científicas realistas de varios pasos basadas en flujos de trabajo de investigación auténticos de Ciencias de la Tierra, clima, geoespacial, ambiental y geofísica.
- Preparar y procesar conjuntos de datos científicos sobre clima, tiempo meteorológico, condiciones atmosféricas, oceanografía, geología, hidrología, imágenes satelitales y sistemas ambientales.
- Desarrollar tareas computacionales que involucren análisis geoespacial, procesamiento de series temporales, modelado numérico, interpolación, pronóstico, teledetección y análisis de riesgos ambientales.
- Construir entornos computacionales reproducibles basados en terminal, con bibliotecas científicas, herramientas de línea de comandos y las dependencias adecuadas.
- Desarrollar soluciones de referencia expertas en Python, R, Bash, Julia o software científico específico del dominio.
- Crear pruebas automatizadas y criterios de evaluación para verificar la corrección científica, la exactitud numérica, la coherencia espacial y temporal, y la reproducibilidad.
- Validar los sistemas de referencia de coordenadas, las unidades de medida, las marcas de tiempo, el tratamiento de datos faltantes, la incertidumbre y los supuestos científicos.
- Resolver problemas técnicos relacionados con proyecciones geoespaciales, grandes conjuntos de datos científicos, dependencias de software, rendimiento computacional y estabilidad numérica.
- Garantizar que las tareas exijan un razonamiento científico significativo de varios pasos y que no puedan resolverse mediante atajos simples ni resultados codificados de forma fija.
- Documentar las fuentes de los conjuntos de datos, los flujos de trabajo computacionales, los resultados esperados, los casos límite y las limitaciones científicas.
Qué buscamos:
- Doctorado, experiencia posdoctoral o experiencia técnica avanzada equivalente en Ciencias de la Tierra, Ciencia del Clima, Ciencias de la Atmósfera, Geofísica, Oceanografía, Geología, Hidrología, Ciencias Ambientales o una disciplina estrechamente relacionada.
- Sólidas habilidades de programación en Python, R, Bash, Julia u otro lenguaje de programación científica relevante.
- Experiencia práctica trabajando en Linux y en entornos computacionales basados en terminal.
- Experiencia práctica en al menos un área principal: procesamiento de datos científicos, modelado numérico, análisis geoespacial, modelado climático, teledetección o análisis de datos ambientales.
- Sólido conocimiento de conjuntos de datos espaciales, análisis de series temporales, modelado científico, exactitud numérica, incertidumbre y control de calidad de los datos.
- Experiencia trabajando con conjuntos de datos científicos del mundo real, incluidos datos geoespaciales, climáticos, atmosféricos, oceanográficos, geológicos o hidrológicos.
- Capacidad para desarrollar, ejecutar, depurar y validar de forma independiente flujos de trabajo computacionales científicos reproducibles.
- Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas, con capacidad para identificar imprecisiones científicas, incoherencias en los datos y errores computacionales.
- Capacidad para diseñar métodos de validación objetivos y documentar con claridad las soluciones técnicas y los supuestos científicos.
Deseable:
- Experiencia con bibliotecas de computación científica y geoespaciales como NumPy, pandas, SciPy, xarray, rasterio, GeoPandas, Cartopy, GDAL o herramientas similares.
- Familiaridad con formatos de datos científicos como NetCDF, HDF5, GeoTIFF, shapefiles, GRIB y otros formatos de datos geoespaciales o ambientales.
- Experiencia trabajando con conjuntos de datos climáticos, meteorológicos, oceanográficos, sísmicos, satelitales, hidrológicos o geológicos.
- Familiaridad con Docker, Conda, Git, canalizaciones de CI/CD y marcos de pruebas automatizadas.
- Experiencia en el uso de entornos de computación de alto rendimiento (HPC) o en el procesamiento de conjuntos de datos científicos a gran escala.
- Experiencia con modelos del sistema terrestre, pronóstico ambiental, aplicaciones de teledetección o simulaciones geofísicas.
- Experiencia en ingeniería de software de investigación, incluido el desarrollo de herramientas científicas, canalizaciones de simulación o flujos de trabajo de investigación reproducibles.
- Experiencia en el desarrollo o la evaluación de agentes de programación con IA, agentes basados en terminal, puntos de referencia científicos o sistemas de calificación automatizada.
- Publicaciones, contribuciones de investigación o experiencia en desarrollo de código abierto en Ciencias de la Tierra o Ambientales.
- Experiencia previa en entrenamiento de IA, control de calidad científico, desarrollo de puntos de referencia o programas de evaluación.
Detalles de la oferta:
- Compromisos requeridos: Al menos 4 horas al día y un mínimo de 40 horas por semana, con una superposición de 4 horas con la hora del Pacífico (PST).
- Tipo de contratación : Asignación como contratista (sin cobertura médica ni licencias remuneradas)
- Duración del contrato : 4 semana [la fecha de inicio prevista es la próxima semana]