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 science des matériaux pour diriger une équipe de formateurs techniques qui développent des tâches scientifiques réalistes, basées sur le terminal, dans le cadre d’une initiative d’entraînement et d’évaluation d’IA de pointe.
Dans ce rôle, vous superviserez un pod d’environ 5–10 formateurs, examinerez les tâches de science des matériaux du point de vue de l’exactitude technique, de la reproductibilité et de la qualité de l’évaluation, et veillerez à ce que les tâches reflètent des workflows authentiques de recherche computationnelle sur les matériaux. Vous encadrerez également les formateurs, maintiendrez les normes de qualité et assurerez une livraison régulière de tâches scientifiques exigeantes.
Vos missions :
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Diriger et encadrer un pod de formateurs techniques, en garantissant une qualité constante, la productivité et la livraison dans les délais des tâches de science des matériaux.
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Examiner les tâches scientifiques de bout en bout, y compris les énoncés de problème, les structures cristallines, les potentiels interatomiques, les bases de données thermodynamiques, les données d’entrée de simulation, les solutions de référence et les tests automatisés.
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Valider les tâches portant sur la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT), la dynamique moléculaire, la thermodynamique computationnelle, les diagrammes de phases, la cristallographie, la caractérisation des matériaux, les propriétés mécaniques, les semi-conducteurs et les matériaux pour l’énergie.
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S’assurer que les tâches reflètent des workflows réalistes de recherche sur les matériaux et exigent un raisonnement scientifique significatif en plusieurs étapes plutôt que de simples recherches dans des bases de données ou des appels de bibliothèques.
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Vérifier l’exactitude scientifique en ce qui concerne les unités, la symétrie cristalline, les critères de convergence, les calculs de structure électronique, la cohérence thermodynamique et les paramètres de simulation.
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Valider les environnements de calcul, les logiciels scientifiques, les pseudopotentiels, les potentiels interatomiques et les dépendances afin de garantir des résultats reproductibles.
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Examiner les correcteurs automatiques afin de s’assurer qu’ils évaluent des résultats scientifiques significatifs tels que les paramètres de maille, les énergies de formation, les largeurs de bande interdite, les constantes élastiques, les propriétés des phonons, les fractions de phases, les coefficients de diffusion et les métriques de microstructure.
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Identifier les inexactitudes techniques, les hypothèses irréalistes, les tolérances numériques incorrectes et les possibilités de contourner les calculs ou les simulations scientifiques.
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Fournir des retours techniques clairs et exploitables, suivre les révisions et s’assurer que les problèmes de qualité sont résolus avant l’approbation des tâches.
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Intégrer les formateurs, répartir le travail, surveiller la qualité et le débit, remonter les blocages et maintenir la documentation technique et les bonnes pratiques.
Ce que nous recherchons :
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Doctorat, expérience postdoctorale ou expérience technique avancée équivalente en science des matériaux, en métallurgie ou dans une discipline très proche.
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Solides compétences en programmation en Python, C/C++, Fortran ou Julia, avec une bonne maîtrise de Linux et des environnements basés sur le terminal.
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Expertise pratique dans au moins un grand domaine : simulation atomistique, thermodynamique computationnelle, modélisation à l’échelle mésoscopique, calculs de structure électronique ou analyse de données de caractérisation des matériaux.
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Solide compréhension des fondamentaux de la science des matériaux, des méthodes numériques, de la modélisation computationnelle et de la validation scientifique.
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Expérience de la revue de travaux techniques complexes, de code scientifique, de simulations computationnelles, de manuscrits ou de résultats de recherche.
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Capacité à évaluer les hypothèses scientifiques, la précision numérique, la convergence des simulations et la fiabilité des résultats de calcul.
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Solide jugement analytique, avec la capacité d’identifier les erreurs techniques, les cas limites et les hypothèses scientifiques erronées.
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Expérience de l’encadrement, de la relecture ou de la direction de petites équipes techniques ou de recherche.
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Excellentes compétences de communication écrite pour fournir des retours techniques précis et documenter les normes de qualité.
Atouts appréciés :
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Expérience des outils de science computationnelle des matériaux tels que Quantum ESPRESSO, VASP, GPAW, ABINIT, LAMMPS, pymatgen, ASE, spglib, phonopy, pycalphad, MOOSE, FiPy, OVITO ou DREAM3D.
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Expérience des potentiels interatomiques appris par apprentissage automatique, des simulations de matériaux à haut débit ou des bases de données de matériaux telles que Materials Project.
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Connaissance de Docker, Git, des pipelines CI/CD, des tests automatisés et des environnements de calcul haute performance (HPC).
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Expérience du développement de benchmarks scientifiques, de défis de programmation, d’évaluations fondées sur la simulation ou de systèmes de notation automatisés.
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Expérience du développement ou de l’évaluation d’agents de codage IA, d’agents basés sur le terminal ou de solutions scientifiques générées par des LLM.
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Expérience en entreprise dans les semi-conducteurs, les batteries, les alliages, les matériaux avancés ou l’industrie manufacturière.
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Publications, contributions à la recherche ou expérience de développement open source en science computationnelle des matériaux.
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Expérience préalable de l’entraînement d’IA, du contrôle qualité scientifique, du développement de benchmarks ou de programmes d’évaluation.
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]