À propos du poste
Rémunération : équivalent de 60–120 $/heure, payé par tâche acceptée
Lieu : Mondial, entièrement à distance
Type de poste : Contractant
Engagement horaire : 15+ heures par semaine
Horaires : Flexibles
micro1 recherche des mathématiciens computationnels, des statisticiens et des experts en optimisation ayant une expérience professionnelle préalable en entraînement d'IA ou en évaluation de modèles pour soutenir un projet visant à améliorer des systèmes d'IA avancés.
Vous utiliserez votre expertise mathématique et vos compétences en programmation pour créer des tâches techniques exigeantes, évaluer le code et le raisonnement générés par les modèles, identifier les défaillances et établir des normes objectives pour les solutions correctes. Ce poste est destiné aux candidats ayant réalisé un travail substantiel d'entraînement d'IA portant sur des contenus mathématiques, statistiques ou d'optimisation.
Ce sur quoi vous travaillerez
- Créer des tâches réalistes en mathématiques computationnelles et en statistiques qui mettent au défi les modèles d'IA avancés.
- Élaborer des consignes de tâches, des environnements reproductibles, des solutions de référence et des critères d'évaluation.
- Évaluer les preuves, calculs, codes, modèles, optimisations et livrables techniques générés par les modèles.
- Identifier les erreurs logiques, les hypothèses invalides, l'instabilité numérique, les méthodes statistiques incorrectes ou les défaillances de reproductibilité.
Qualifications requises
- Expérience rémunérée préalable en entraînement, évaluation, benchmarking ou amélioration de systèmes d'IA sur des tâches mathématiques ou techniques.
- Solide maîtrise pratique de Python.
- Expertise approfondie dans au moins une spécialisation mathématique pertinente.
- Expérience pratique de l'utilisation de méthodes computationnelles pour l'analyse numérique, l'optimisation, les statistiques, la démonstration de théorèmes, la modélisation ou le calcul scientifique.
Les spécialisations pertinentes peuvent inclure les mathématiques appliquées, le calcul scientifique, la recherche opérationnelle, l'optimisation, les mathématiques formelles, la démonstration de théorèmes, les probabilités, les statistiques, les méthodes numériques et la modélisation mathématique.
Preuve publique de compétences
Les candidats solides devraient fournir des éléments tels que :
- Publications évaluées par les pairs ou prépublications
- Code mathématique, statistique ou d'optimisation public
- Profils de recherche Google Scholar, ORCID, arXiv ou équivalents
- Contributions à des logiciels numériques ou mathématiques open source
- Résultats de compétitions, de démonstration de théorèmes ou d'optimisation
- Notebooks, modèles, preuves, benchmarks ou projets techniques reproductibles
Qualifications préférées
- Expérience de création de tâches d'entraînement d'IA, de réponses de référence, de grilles d'évaluation, de correcteurs ou de problèmes de benchmark.
- Expérience d'examen des soumissions techniques d'autres entraîneurs d'IA.
- Un master, un doctorat ou un parcours équivalent de travail computationnel substantiel.
- Expérience avec NumPy, SciPy, SymPy, pandas, Pyomo, OR-Tools, Lean, Coq ou des outils comparables.
- Expérience de validation de solutions numériques, de résultats statistiques, de sorties d'optimisation ou de preuves formelles.
- Disponibilité pour commencer immédiatement.
Processus de candidature
- Soumettez votre candidature, votre expérience d'entraînement d'IA, votre spécialisation et vos preuves techniques publiques.
- Réalisez un entretien par IA comprenant des vérifications techniques et d'intégrité.
- Passez un examen par le responsable du recrutement.
- Si vous êtes sélectionné, suivez l'intégration au projet et commencez votre première tâche assignée.
Rémunération
- La rémunération est basée sur le rendement. Les experts sont payés pour les tâches qui respectent les spécifications du projet et les exigences de qualité. La disponibilité des tâches et le délai d'exécution peuvent varier.