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 física para liderar un pod de entrenadores que crean tareas científicas realistas basadas en terminal para Terminal Bench Science. Usted revisará cada tarea que produzcan sus entrenadores en cuanto a corrección física, reproducibilidad y fiabilidad del evaluador automático, y los orientará para que entreguen de forma constante tareas desafiantes y de alta calidad. .
Qué hará:
- Revisar las tareas de los entrenadores de principio a fin, incluidos los enunciados de las tareas, los conjuntos de datos, los datos de entrada de simulación, los entornos, las soluciones de referencia y las pruebas automatizadas.
- Verificar que las tareas reflejen flujos de trabajo auténticos de física y exijan un razonamiento genuino de varios pasos.
- Comprobar que las herramientas, las bibliotecas y las dependencias estén fijadas y que los resultados sean reproducibles.
- Validar la coherencia dimensional, los sistemas de unidades y sus convenciones, las leyes de conservación, las simetrías, la deriva de energía del integrador, la convergencia y el tratamiento estadístico de las incertidumbres.
- Asegurar que las tolerancias reflejen la variación estocástica y numérica legítima sin aceptar resultados físicamente incorrectos.
- Asegurar que los evaluadores automáticos verifiquen observables, parámetros ajustados, incertidumbres o invariantes físicos, en lugar del formato.
- Asegurar que las tareas no puedan manipularse mediante resultados codificados de forma fija o la omisión del cálculo.
- Dar retroalimentación escrita clara y accionable y dar seguimiento a las revisiones hasta su cierre.
- Incorporar y orientar a los entrenadores.
- Asignar el trabajo, dar seguimiento a la calidad y al rendimiento, y escalar los bloqueos.
- Mantener la documentación del pod con las directrices, los problemas recurrentes y las tareas ejemplares.
Qué buscamos:
- Doctorado, experiencia posdoctoral o experiencia avanzada equivalente en física.
- Sólidas habilidades de programación en Python, C/C++, Julia o Fortran, con dominio de Linux.
- Experiencia práctica con física computacional, simulación o análisis de datos de física.
- Experiencia demostrada en la revisión de código, análisis o resultados de investigación.
- Experiencia en la orientación o dirección de equipos técnicos o de investigación pequeños.
- Excelentes habilidades de comunicación escrita para dar retroalimentación precisa y constructiva
Cualificaciones preferidas:
- Familiaridad con QuTiP, Qiskit, Kwant, ITensor, ROOT, Geant4, Astropy, Dedalus, MEEP o herramientas similares.
- Familiaridad con Docker, Git, sistemas de CI y pruebas automatizadas.
- Experiencia en el diseño de benchmarks o evaluaciones basadas en simulación.
Puntos extra:
- Experiencia en la evaluación de agentes de programación o de terminal con IA.
- Experiencia trabajando en grandes colaboraciones con procesos formales de revisión interna.
- Experiencia previa en programas de entrenamiento o evaluación de IA.
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]