À propos du poste
Nous recherchons des physiciens pour rejoindre notre projet d'entraînement de l'IA. Dans ce rôle, vous examinerez les réponses générées par l'IA, évaluerez la qualité du raisonnement et la résolution de problèmes étape par étape, et fournirez des retours d'expert qui aident les modèles à produire des réponses exactes, logiques et clairement expliquées. Vous évaluerez les solutions en termes d'exactitude, de clarté et de conformité à l'invite ; identifierez les erreurs de calcul, de méthodologie ou de compréhension conceptuelle ; vérifierez les informations de physique ; rédigerez des explications de physique et des solutions modèles de haute qualité démontrant des méthodes correctes ; et noterez et comparerez plusieurs réponses de l'IA en fonction de l'exactitude en physique et de la qualité du raisonnement.
Ce que vous ferez
- Développer du contenu d'entraînement de l'IA : créer des invites détaillées sur divers sujets et des réponses pour guider l'apprentissage de l'IA, en veillant à ce que les modèles reflètent une compréhension complète de sujets divers.
- Optimiser les performances de l'IA : évaluer et classer les réponses de l'IA pour améliorer l'exactitude, la fluidité et la pertinence contextuelle du modèle.
- Garantir l'intégrité du modèle : tester les modèles d'IA pour détecter d'éventuelles inexactitudes ou biais, en validant leur fiabilité dans divers cas d'usage.
Ce que nous recherchons
- Vous êtes titulaire d'un MS ou d'un PhD en physique ou dans un domaine connexe d'une des meilleures universités 100.
- À l'aise avec le raisonnement physique, la mécanique, l'électromagnétisme, l'optique, la thermodynamique/mécanique statistique et la modélisation/pensée systémique
- Vous avez développé ou examiné de manière critique du contenu physique complexe (p. ex., banques de problèmes, preuves, sections de manuels, notes de recherche).
- Expert dans la vérification d'informations à l'aide de sources publiques dans plusieurs domaines.
- Vous communiquez la physique clairement et transformez la théorie avancée en solutions concrètes.
- Une expérience en recherche, écriture analytique, débat, programmation ou physique est préférée.
- Publié dans une revue à comité de lecture.
- Maîtrise de l'anglais C1 et plus, avec d'excellentes compétences rédactionnelles.
- Bonus : expérience en étiquetage de données, RLHF ou évaluation de modèles d'IA.