Informazioni sul ruolo
Informazioni su Turing
Turing è una delle principali aziende di infrastrutture AGI al mondo e collabora con i laboratori di IA di frontiera per accelerare lo sviluppo dei modelli attraverso dati di addestramento di alta qualità, valutazioni e talenti ingegneristici.
Dettagli dell'incarico
- Impegno richiesto: almeno 6 ore al giorno e un minimo di 40 ore a settimana, incluse 4 ore di sovrapposizione con il PST.
- Tipo di rapporto: incarico da contractor; senza permessi per malattia né retribuiti.
- Durata del contratto: 5 settimane. La data di inizio prevista è la prossima settimana.
- Tipo di pagamento: $150 per attività approvata.
Informazioni sul ruolo
Cerchiamo esperti di bioinformatica e genomica computazionale per progettare attività di genomica agentiche impegnative e relative soluzioni di riferimento per GeneBench Pro. Creerà problemi realistici di biologia computazionale che richiedono a un agente di IA di interpretare dati biologici, scrivere ed eseguire codice, lavorare con file scientifici diversi e produrre output oggettivamente verificabili.
Responsabilità principali
- Progettare attività innovative e impegnative nell'ambito della genomica computazionale e della bioinformatica.
- Progettare attività che mettano alla prova il giudizio scientifico di livello superiore, inclusa la gestione di dati ambigui o disordinati, l'identificazione di artefatti, la scelta di approcci analitici appropriati, la revisione delle ipotesi sulla base dei risultati intermedi e la determinazione del momento in cui le conclusioni sono pronte per essere utilizzate nelle decisioni.
- Creare attività che coinvolgano dati scientifici realistici come FASTA/FASTQ, VCF, BAM/SAM, BED, TSV/CSV, annotazioni di sequenze, dati di espressione e dati di varianti germinali o somatiche.
- Sviluppare attività che richiedano analisi in più fasi utilizzando Python, strumenti da riga di comando o librerie di bioinformatica consolidate.
- Creare specifiche chiare delle attività, dataset di input, schemi di output attesi e verità di riferimento (ground truth) deterministiche o oggettivamente verificabili.
- Sviluppare soluzioni di riferimento esperte e flussi di lavoro computazionali riproducibili che funzionino nell'ambiente Python fornito.
- Verificare che le attività siano scientificamente corrette, risolvibili in base alle informazioni fornite e sufficientemente impegnative per i modelli di IA di frontiera.
- Progettare criteri di valutazione solidi che distinguano le soluzioni scientificamente corrette da output solo apparentemente plausibili.
- Garantire che tutti i deliverable siano ben documentati, riproducibili e pronti per il cliente.
- Mantenere qualità e produttività elevate integrando il feedback dei revisori.
- Comunicare avanzamento, blocchi e requisiti scientifici o tecnici ai responsabili di progetto e ai revisori.
Qualifiche richieste
- Dottorato (Ph.D.), esperienza post-dottorato o esperienza di ricerca equivalente in bioinformatica, biologia computazionale, genomica, genetica computazionale o disciplina strettamente affine.
- Solida esperienza pratica di programmazione in Python.
- Esperienza nell'analisi di sequenze biologiche o dataset genomici.
- A proprio agio nel lavorare in ambienti computazionali Linux e da riga di comando.
Qualifiche preferenziali
- Esperienza con flussi di lavoro di genomica come analisi delle varianti, trascrittomica, analisi di sequenze, filogenetica, genetica delle popolazioni, genomica funzionale o genomica clinica.
- Familiarità con librerie e strumenti di bioinformatica come Biopython, pandas, NumPy, SciPy, samtools, bcftools, BLAST, PLINK o strumenti equivalenti.
- Esperienza nello sviluppo di pipeline scientifiche riproducibili.
- Esperienza nella valutazione di sistemi di IA o LLM su attività scientifiche computazionali.
- Solida comprensione del contesto sperimentale e biologico alla base delle analisi computazionali.
Punti bonus
- Esperienza con agenti di IA o agenti di programmazione.
- Esperienza nella progettazione di dataset di benchmark o grader automatizzati.
- Pubblicazioni nell'ambito della genomica computazionale o della bioinformatica.
- Esperienza con Docker o flussi di lavoro scientifici containerizzati.