À propos du poste
À propos de Turing :
La mission de Turing est d’accélérer la superintelligence afin de favoriser un véritable progrès économique. Basée à San Francisco, Turing collabore avec des laboratoires d’IA de pointe pour générer des données de haute qualité, des évaluations et des environnements d’apprentissage par renforcement qui améliorent les capacités des modèles en matière de codage, de raisonnement, d’utilisation d’outils et de multimodalité. Dans le domaine du codage, Turing est le plus grand fournisseur de données de sa catégorie et celui qui est actif depuis le plus longtemps. Turing travaille également avec des entreprises Fortune 500 dans les services financiers, les sciences de la vie, la santé, le commerce de détail, l’automobile et les biens de grande consommation (CPG) pour concevoir et déployer des systèmes d’IA agentique de bout en bout au sein de workflows critiques.
Présentation du poste :
Mettez à profit vos compétences en recherche, en raisonnement et en analyse pour contribuer à l’amélioration de modèles d’IA de premier plan. Nous recherchons des étudiants et des professionnels en activité pour rechercher des informations, résoudre des problèmes analytiques et évaluer des réponses générées par l’IA.
Aperçu du projet
- $30/heure
- Projet de 16 semaines
- Engagement de 20 heures/semaine, avec une éligibilité jusqu’à 40 heures/semaine
- Possibilité de gagner jusqu’à $1200/semaine
- Entièrement à distance | Rémunéré en USD
- Démarrage dès que possible
Vos missions
- Rechercher des sources en ligne et vérifier les informations
- Analyser des contenus complexes et des problèmes de logique
- Synthétiser les informations en enseignements clairs et concis
- Examiner les réponses générées par l’IA et repérer ou corriger les erreurs
- Fournir des explications et des annotations de haute qualité pour contribuer à l’amélioration des modèles d’IA
Qui peut postuler ?
- Les étudiants et les professionnels en activité sont les bienvenus
- Vous devez disposer d’un compte Gemini App existant, avec une réelle utilisation antérieure — les comptes nouvellement créés ne sont pas éligibles
- L’historique Gemini doit comporter au moins 10 conversations distinctes liées à l’apprentissage, à l’éducation, à la recherche, aux projets, à la préparation d’examens ou au développement de compétences
- L’historique des conversations Gemini sera validé avant l’intégration
- À l’aise pour travailler de manière autonome dans un environnement à distance
Profil idéal si vous avez
- Une licence (obtenue ou en cours) ou une expérience dans la recherche, l’analyse, la rédaction, l’édition, la traduction, le journalisme, les données ou des domaines similaires.
Pourquoi nous rejoindre ? Acquérez une expérience concrète sur un projet d’IA de premier plan, avec la flexibilité de contribuer 20–40 heures par semaine sur une mission de 16 semaines.
Disponibilité : 20 heures/semaine requises, avec une éligibilité jusqu’à 40 heures/semaine, dont 4 heures de chevauchement avec les horaires PST.
Et ensuite ? Lors de l’envoi du formulaire Google - Il vous sera demandé de partager des informations relatives à votre compte Gemini existant et à l’historique de vos conversations (extrait dans un fichier JSON) afin que nous puissions vérifier votre éligibilité au projet.
Remarques sur la confidentialité -
- Nous vous informons que les fichiers JSON Gemini sont demandés uniquement pour valider vos prompts liés à l’éducation. Vous pouvez supprimer toute information personnelle ou sensible de l’historique de vos conversations Gemini au format JSON avant de le soumettre.
- Si vous n’êtes pas retenu(e), Turing supprimera les données que vous aurez soumises dans un délai raisonnable après la fin du processus de sélection, sauf si Turing est tenue de les conserver pour se conformer à la loi et/ou pour traiter des problèmes de fraude ou de sécurité.
- Vous êtes également libre de masquer, d’occulter ou de remplacer toute information issue des conversations ou des résumés que vous ne souhaitez pas partager. Si vous utilisez des informations fictives, veillez à remplacer chaque occurrence de manière cohérente partout (par exemple, dans les réponses du modèle, les profils, les résultats que vous avez personnellement récupérés avec l’outil Pcontext et les informations enregistrées).