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 un experto con experiencia en ciencia de materiales para liderar un equipo de entrenadores técnicos que desarrollan tareas científicas realistas basadas en terminal para una iniciativa de entrenamiento y evaluación de IA de vanguardia.
En este puesto supervisará un pod de aproximadamente 5–10 entrenadores, revisará las tareas de ciencia de materiales en cuanto a exactitud técnica, reproducibilidad y calidad de la evaluación, y se asegurará de que las tareas reflejen flujos de trabajo auténticos de investigación computacional de materiales. También orientará a los entrenadores, mantendrá los estándares de calidad e impulsará una entrega constante de tareas científicas desafiantes.
Qué hará:
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Liderar y orientar a un pod de entrenadores técnicos, garantizando una calidad, una productividad y una entrega puntual de las tareas de ciencia de materiales consistentes.
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Revisar las tareas científicas de principio a fin, incluidos los enunciados de los problemas, las estructuras cristalinas, los potenciales interatómicos, las bases de datos termodinámicas, los datos de entrada de simulación, las soluciones de referencia y las pruebas automatizadas.
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Validar tareas que involucren la teoría del funcional de la densidad (DFT), la dinámica molecular, la termodinámica computacional, los diagramas de fases, la cristalografía, la caracterización de materiales, las propiedades mecánicas, los semiconductores y los materiales energéticos.
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Garantizar que las tareas reflejen flujos de trabajo realistas de investigación de materiales y exijan un razonamiento científico significativo de varios pasos, y no simples consultas a bases de datos o llamadas a bibliotecas.
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Verificar la corrección científica en unidades, simetría cristalina, criterios de convergencia, cálculos de estructura electrónica, consistencia termodinámica y parámetros de simulación.
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Validar los entornos computacionales, el software científico, los pseudopotenciales, los potenciales interatómicos y las dependencias para asegurar resultados reproducibles.
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Revisar los evaluadores automáticos para asegurar que evalúen resultados científicos significativos, como parámetros de red, energías de formación, bandas prohibidas, constantes elásticas, propiedades de fonones, fracciones de fase, coeficientes de difusión y métricas de microestructura.
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Identificar imprecisiones técnicas, supuestos poco realistas, tolerancias numéricas incorrectas y oportunidades para eludir cálculos o simulaciones científicas.
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Dar retroalimentación técnica clara y accionable, dar seguimiento a las revisiones y asegurarse de que los problemas de calidad se resuelvan antes de aprobar la tarea.
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Incorporar a los entrenadores, asignar el trabajo, supervisar la calidad y el rendimiento, escalar los bloqueos y mantener la documentación técnica y las mejores prácticas.
Qué buscamos:
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Doctorado, experiencia posdoctoral o experiencia técnica avanzada equivalente en Ciencia de Materiales, Metalurgia o una disciplina estrechamente relacionada.
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Sólidas habilidades de programación en Python, C/C++, Fortran o Julia, con dominio de Linux y de entornos basados en terminal.
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Experiencia práctica en al menos un área principal: simulación atomística, termodinámica computacional, modelado a mesoescala, cálculos de estructura electrónica o análisis de datos de caracterización de materiales.
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Sólido conocimiento de los fundamentos de la ciencia de materiales, los métodos numéricos, el modelado computacional y la validación científica.
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Experiencia en la revisión de trabajo técnico complejo, código científico, simulaciones computacionales, manuscritos o resultados de investigación.
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Capacidad para evaluar los supuestos científicos, la exactitud numérica, la convergencia de las simulaciones y la fiabilidad de los resultados computacionales.
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Sólido criterio analítico, con capacidad para identificar errores técnicos, casos límite y supuestos científicos erróneos.
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Experiencia en la orientación, revisión o dirección de equipos técnicos o de investigación pequeños.
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Excelentes habilidades de comunicación escrita para dar retroalimentación técnica precisa y documentar los estándares de calidad.
Deseable:
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Experiencia con herramientas de ciencia de materiales computacional como Quantum ESPRESSO, VASP, GPAW, ABINIT, LAMMPS, pymatgen, ASE, spglib, phonopy, pycalphad, MOOSE, FiPy, OVITO o DREAM3D.
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Experiencia con potenciales interatómicos aprendidos por máquina, simulaciones de materiales de alto rendimiento (high-throughput) o bases de datos de materiales como Materials Project.
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Familiaridad con Docker, Git, canalizaciones de CI/CD, pruebas automatizadas y entornos de computación de alto rendimiento (HPC).
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Experiencia en el desarrollo de benchmarks científicos, desafíos de programación, evaluaciones basadas en simulación o sistemas de calificación automatizada.
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Experiencia en el desarrollo o la evaluación de agentes de programación con IA, agentes basados en terminal o soluciones científicas generadas por LLM.
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Experiencia en la industria de semiconductores, baterías, aleaciones, materiales avanzados o manufactura.
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Publicaciones, contribuciones de investigación o experiencia en desarrollo de código abierto en ciencia de materiales computacional.
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Experiencia previa en entrenamiento de IA, control de calidad científico, desarrollo de benchmarks 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]