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 physique pour diriger un pod de formateurs qui conçoivent des tâches scientifiques réalistes, basées sur le terminal, pour Terminal Bench Science. Vous examinerez chaque tâche produite par vos formateurs du point de vue de l’exactitude physique, de la reproductibilité et de la fiabilité des correcteurs automatiques, et vous accompagnerez les formateurs afin qu’ils livrent systématiquement des tâches exigeantes et de haute qualité. .
Vos missions :
- Examiner les tâches des formateurs de bout en bout, y compris les énoncés de tâche, les jeux de données, les données d’entrée de simulation, les environnements, les solutions de référence et les tests automatisés.
- Vérifier que les tâches reflètent des workflows authentiques de physique et exigent un véritable raisonnement en plusieurs étapes.
- Vérifier que les outils, les bibliothèques et les dépendances sont figés et que les résultats sont reproductibles.
- Valider la cohérence dimensionnelle, les systèmes d’unités et leurs conventions, les lois de conservation, les symétries, la dérive d’énergie de l’intégrateur, la convergence et le traitement statistique des incertitudes.
- S’assurer que les tolérances reflètent la variation stochastique et numérique légitime sans accepter de résultats physiquement incorrects.
- S’assurer que les correcteurs vérifient des observables, des paramètres ajustés, des incertitudes ou des invariants physiques plutôt que la mise en forme.
- S’assurer que les tâches ne peuvent pas être détournées par des résultats codés en dur ou un calcul contourné.
- Fournir des retours écrits clairs et exploitables et suivre les révisions jusqu’à leur clôture.
- Intégrer et encadrer les formateurs.
- 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.
Ce que nous recherchons :
- Doctorat, expérience postdoctorale ou expérience avancée équivalente en physique.
- Solides compétences en programmation en Python, C/C++, Julia ou Fortran, avec une bonne maîtrise de Linux.
- Expérience pratique de la physique computationnelle, de la simulation ou de l’analyse de données de physique.
- Expérience avérée de la revue de code, d’analyses ou de résultats de recherche.
- Expérience de l’encadrement ou de la direction de petites équipes techniques ou de recherche.
- Excellentes compétences de communication écrite pour fournir des retours précis et constructifs
Qualifications souhaitées :
- Connaissance de QuTiP, Qiskit, Kwant, ITensor, ROOT, Geant4, Astropy, Dedalus, MEEP ou d’outils similaires.
- Connaissance de Docker, Git, des systèmes de CI et des tests automatisés.
- Expérience de la conception de benchmarks ou d’évaluations fondées sur la simulation.
Points bonus :
- Expérience de l’évaluation d’agents de codage IA ou d’agents de terminal.
- Expérience du travail au sein de grandes collaborations dotées de processus de revue interne formels.
- Expérience préalable de programmes d’entraînement ou d’évaluation d’IA.
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]