À propos du poste
À propos de Turing :
Turing est l’une des entreprises d’IA qui connaissent la croissance la plus rapide au monde, et accélère l’avancement et le déploiement de systèmes d’IA puissants.
Turing aide ses clients de deux manières : en travaillant avec les principaux laboratoires d’IA du monde pour faire progresser les capacités des modèles de pointe en matière de réflexion, de raisonnement, de codage, de comportement agentique, de multimodalité, de multilinguisme, de STEM et de connaissances de pointe ; et en s’appuyant sur ce travail pour concevoir des systèmes d’IA concrets qui répondent aux priorités critiques des entreprises.
Aperçu du poste
Nous recherchons un expert expérimenté en mathématiques pour diriger un pod de 5–10 formateurs qui développent des tâches scientifiques et techniques réalistes, basées sur le terminal, pour Terminal Bench Science.
Vous examinerez les tâches créées par les formateurs du point de vue de l’exactitude mathématique, de la reproductibilité, du niveau de difficulté et de la fiabilité des correcteurs automatiques. Vous encadrerez également les formateurs, gérerez la qualité et le débit, et veillerez à ce que les tâches reflètent des workflows authentiques de recherche mathématique et de calcul.
Le poste couvre les mathématiques numériques et appliquées, le calcul scientifique, l’optimisation, les statistiques, la modélisation mathématique, le calcul algébrique et la vérification formelle.
Vos missions
- Examiner les tâches de bout en bout, y compris les énoncés de problème, les jeux de données, les environnements, les solutions de référence et les tests automatisés.
- Vérifier l’exactitude mathématique, le caractère bien posé du problème, la convergence, la stabilité, le conditionnement, l’erreur de discrétisation et le traitement des cas limites.
- S’assurer que les tâches exigent un véritable raisonnement en plusieurs étapes plutôt qu’une simple recherche ou un unique appel de bibliothèque.
- Valider que le calcul exact, symbolique, en précision arbitraire ou en virgule flottante est utilisé de manière appropriée.
- Vérifier que les tolérances sont adaptées au conditionnement numérique du problème.
- Concevoir et examiner des correcteurs fondés sur des propriétés mathématiques telles que les résidus, la faisabilité, les certificats d’optimalité, les invariants, les bornes d’erreur ou la vérification de preuves.
- S’assurer que les tâches sont reproductibles grâce à des outils, des bibliothèques, des versions de solveurs et des dépendances figés.
- Identifier et empêcher les solutions codées en dur, les fuites de fichiers de test et les autres moyens de contourner le calcul prévu.
- Fournir des retours précis et exploitables et suivre les révisions des formateurs jusqu’à leur clôture.
- Encadrer et intégrer les formateurs sur la rigueur mathématique, la conception des tâches, les pratiques de codage et les normes d’évaluation.
- Répartir le travail, suivre la qualité et le débit, et faire remonter les blocages.
- Tenir à jour la documentation du pod couvrant les directives, les problèmes récurrents et les tâches exemplaires.
- Collaborer avec le responsable d’équipe Mathématiques et les autres parties prenantes techniques pour améliorer la qualité du benchmark.
Ce que nous recherchons
- Doctorat, expérience postdoctorale ou expérience avancée équivalente en mathématiques, en mathématiques appliquées, en statistiques ou dans un domaine connexe.
- Solides compétences en programmation en Python, Julia, C/C++, MATLAB/Octave ou avec un système de calcul formel.
- Solide maîtrise de Linux et du terminal.
- Expérience pratique des méthodes numériques, du calcul scientifique, du calcul symbolique, de l’optimisation, des statistiques computationnelles ou de la modélisation mathématique.
- Capacité à évaluer rigoureusement des dérivations mathématiques, des algorithmes, des preuves et des résultats de calcul.
- Expérience de la revue de résultats de recherche, de code, de travaux mathématiques ou de workflows scientifiques.
- Expérience de l’encadrement ou de la direction de petites équipes techniques ou de recherche.
- Solide communication écrite et capacité à fournir des retours précis et constructifs.
- Capacité à évaluer la reproductibilité, la fiabilité des tests et la validité scientifique des tâches computationnelles.
Atouts appréciés
- Expérience de NumPy, SciPy, SymPy, mpmath, SageMath, PARI/GP, GAP, Macaulay2 ou de workflows de type Mathematica.
- Expérience de FEniCS, Firedrake, DifferentialEquations.jl, PETSc ou d’outils similaires pour les EDO/EDP.
- Expérience de CVXPY, JuMP, Pyomo, HiGHS ou d’autres frameworks d’optimisation.
- Connaissance de Lean/mathlib, Coq/Rocq, Isabelle ou d’autres assistants de preuve.
- Expérience de Docker, Git, des systèmes de CI et des tests automatisés.
- Expérience de la conception de benchmarks, de problèmes de concours ou d’évaluations computationnelles.
- Expérience de l’évaluation d’agents de codage, de raisonnement ou de terminal basés sur l’IA.
- Expérience de l’élaboration ou de l’évaluation de problèmes d’olympiades ou de concours de mathématiques.
- Publications ou contributions open source en mathématiques computationnelles, en logiciels numériques ou en mathématiques formalisées.
- Expérience préalable de programmes d’entraînement d’IA, de génération de données ou d’évaluation de modèles.
Détails de l’offre :
- Engagements requis : au moins 4 heures par jour et au minimum 40 heures par semaine, avec un chevauchement de 4 heures avec le fuseau PST.
- Type d’emploi : mission en tant que prestataire (sans congés maladie ni congés payés)
- Durée du contrat : 4 semaine [la date de début prévue est la semaine prochaine]