Informazioni sul ruolo
Informazioni su Turing:
Turing è una delle aziende di IA in più rapida crescita al mondo, che accelera lo sviluppo e l'implementazione di sistemi di IA potenti.
Turing aiuta i clienti in due modi: collaborando con i principali laboratori di IA del mondo per far progredire le capacità dei modelli di frontiera nel pensiero, nel ragionamento, nella programmazione, nel comportamento agentico, nella multimodalità, nel multilinguismo, nelle discipline STEM e nella conoscenza di frontiera; e sfruttando tale lavoro per costruire sistemi di IA reali che risolvano priorità mission-critical per le aziende.
Panoramica del ruolo:
Cerchiamo esperti di Scienze della Terra con esperienza per sviluppare task scientifici e computazionali realistici da terminale per un'iniziativa di addestramento e valutazione dell'IA di frontiera.
In questo ruolo Lei progetterà task scientifici impegnativi che riguardano scienze del clima, processi atmosferici, geofisica, oceanografia, geologia, idrologia, telerilevamento e modellazione ambientale. Costruirà flussi di lavoro computazionali riproducibili che richiedono agli agenti di IA di analizzare dataset scientifici, eseguire codice, lanciare simulazioni, risolvere problemi tecnici e generare output scientifici oggettivamente verificabili.
Cosa farà:
- Progettare task scientifici realistici in più passaggi basati su flussi di lavoro di ricerca autentici nei campi delle Scienze della Terra, del clima, della geospaziale, dell'ambiente e della geofisica.
- Preparare ed elaborare dataset scientifici relativi a clima, meteo, condizioni atmosferiche, oceanografia, geologia, idrologia, immagini satellitari e sistemi ambientali.
- Sviluppare task computazionali che riguardano analisi geospaziale, elaborazione di serie temporali, modellazione numerica, interpolazione, previsione, telerilevamento e analisi del rischio ambientale.
- Costruire ambienti computazionali riproducibili da terminale utilizzando librerie scientifiche, strumenti da riga di comando e dipendenze appropriate.
- Sviluppare soluzioni di riferimento di livello esperto utilizzando Python, R, Bash, Julia o software scientifico specifico del dominio.
- Creare test automatizzati e criteri di valutazione per verificare la correttezza scientifica, l'accuratezza numerica, la coerenza spaziale e temporale e la riproducibilità.
- Convalidare sistemi di riferimento delle coordinate, unità di misura, timestamp, gestione dei dati mancanti, incertezza e ipotesi scientifiche.
- Risolvere problemi tecnici relativi a proiezioni geospaziali, grandi dataset scientifici, dipendenze software, prestazioni computazionali e stabilità numerica.
- Assicurare che i task richiedano un significativo ragionamento scientifico in più passaggi e non possano essere risolti con semplici scorciatoie o output codificati in modo fisso.
- Documentare le fonti dei dataset, i flussi di lavoro computazionali, gli output attesi, i casi limite e i limiti scientifici.
Cosa cerchiamo:
- Dottorato di ricerca (Ph.D.), esperienza post-dottorato o esperienza tecnica avanzata equivalente in Scienze della Terra, Scienze del clima, Scienze dell'atmosfera, Geofisica, Oceanografia, Geologia, Idrologia, Scienze ambientali o in una disciplina strettamente affine.
- Solide competenze di programmazione in Python, R, Bash, Julia o in un altro linguaggio di programmazione scientifica pertinente.
- Esperienza pratica di lavoro in ambienti computazionali Linux e da terminale.
- Competenza pratica in almeno un'area principale: elaborazione di dati scientifici, modellazione numerica, analisi geospaziale, modellazione climatica, telerilevamento o analisi di dati ambientali.
- Solida comprensione di dataset spaziali, analisi di serie temporali, modellazione scientifica, accuratezza numerica, incertezza e controllo della qualità dei dati.
- Esperienza nel lavoro con dataset scientifici reali, compresi dati geospaziali, climatici, atmosferici, oceanografici, geologici o idrologici.
- Capacità di sviluppare, eseguire, sottoporre a debug e convalidare in autonomia flussi di lavoro computazionali scientifici riproducibili.
- Solide capacità analitiche e di problem solving, con la capacità di individuare inesattezze scientifiche, incoerenze nei dati ed errori computazionali.
- Capacità di progettare metodi di validazione oggettivi e di documentare chiaramente le soluzioni tecniche e le ipotesi scientifiche.
Requisiti graditi:
- Esperienza con librerie di calcolo scientifico e geospaziali come NumPy, pandas, SciPy, xarray, rasterio, GeoPandas, Cartopy, GDAL o strumenti simili.
- Familiarità con formati di dati scientifici come NetCDF, HDF5, GeoTIFF, shapefile, GRIB e altri formati di dati geospaziali o ambientali.
- Esperienza di lavoro con dataset climatici, meteorologici, oceanografici, sismici, satellitari, idrologici o geologici.
- Familiarità con Docker, Conda, Git, pipeline CI/CD e framework di test automatizzati.
- Esperienza nell'uso di ambienti di calcolo ad alte prestazioni (HPC) o nell'elaborazione di dataset scientifici su larga scala.
- Esperienza con modelli del sistema Terra, previsioni ambientali, applicazioni di telerilevamento o simulazioni geofisiche.
- Esperienza di ingegneria del software di ricerca, compreso lo sviluppo di strumenti scientifici, pipeline di simulazione o flussi di lavoro di ricerca riproducibili.
- Esperienza nello sviluppo o nella valutazione di agenti di programmazione basati sull'IA, agenti da terminale, benchmark scientifici o sistemi di valutazione automatizzata.
- Pubblicazioni, contributi di ricerca o esperienza di sviluppo open source nelle Scienze della Terra o ambientali.
- Precedente esperienza in addestramento dell'IA, controllo qualità scientifico, sviluppo di benchmark o programmi di valutazione.
Dettagli dell'offerta:
- Impegno richiesto: almeno 4 ore al giorno e minimo 40 ore a settimana, con 4 ore di sovrapposizione con il fuso PST.
- Tipo di rapporto : incarico come collaboratore (nessuna copertura medica/ferie retribuite)
- Durata del contratto : 4 settimana [data di inizio prevista: la prossima settimana]