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 un esperto di matematica con esperienza per guidare un pod di 5–10 trainer che sviluppano task scientifici e tecnici realistici da terminale per Terminal Bench Science.
Lei esaminerà i task creati dai trainer per verificarne la correttezza matematica, la riproducibilità, il livello di sfida e l'affidabilità dei grader. Farà inoltre da mentore ai trainer, gestirà qualità e produttività e si assicurerà che i task riflettano autentici flussi di lavoro di ricerca matematica e computazionale.
Il ruolo riguarda matematica numerica e applicata, calcolo scientifico, ottimizzazione, statistica, modellazione matematica, algebra computazionale e verifica formale.
Cosa farà
- Esaminare i task dall'inizio alla fine, compresi enunciati dei problemi, dataset, ambienti, soluzioni di riferimento e test automatizzati.
- Verificare correttezza matematica, buona posizione del problema (well-posedness), convergenza, stabilità, condizionamento, errore di discretizzazione e gestione dei casi limite.
- Assicurare che i task richiedano un autentico ragionamento in più passaggi anziché una semplice consultazione o una singola chiamata a una libreria.
- Convalidare che il calcolo esatto, simbolico, a precisione arbitraria o in virgola mobile sia utilizzato in modo appropriato.
- Verificare che le tolleranze siano adeguate al condizionamento numerico del problema.
- Progettare e rivedere grader basati su proprietà matematiche come residui, ammissibilità, certificati di ottimalità, invarianti, limiti di errore o verifica di dimostrazioni.
- Assicurare che i task siano riproducibili mediante strumenti, librerie, versioni dei solver e dipendenze bloccati a versioni specifiche.
- Individuare e prevenire soluzioni codificate in modo fisso, fughe di informazioni dai file di test e altri metodi per aggirare il calcolo previsto.
- Fornire un feedback preciso e attuabile e seguire le revisioni dei trainer fino alla chiusura.
- Fare da mentore e fare l'onboarding dei trainer su rigore matematico, progettazione dei task, pratiche di programmazione e standard di valutazione.
- Assegnare il lavoro, monitorare qualità e produttività e segnalare i blocchi.
- Mantenere la documentazione del pod su linee guida, problemi ricorrenti e task esemplari.
- Collaborare con il Mathematics Team Lead e con gli altri stakeholder tecnici per migliorare la qualità dei benchmark.
Cosa cerchiamo
- Dottorato di ricerca (Ph.D.), esperienza post-dottorato o esperienza avanzata equivalente in matematica, matematica applicata, statistica o in un campo affine.
- Solide competenze di programmazione in Python, Julia, C/C++, MATLAB/Octave o in un sistema di algebra computazionale.
- Solida padronanza di Linux e del terminale.
- Esperienza pratica con metodi numerici, calcolo scientifico, calcolo simbolico, ottimizzazione, statistica computazionale o modellazione matematica.
- Capacità di valutare con rigore derivazioni matematiche, algoritmi, dimostrazioni e risultati computazionali.
- Esperienza nella revisione di risultati di ricerca, codice, lavori matematici o flussi di lavoro scientifici.
- Esperienza nel fare da mentore o nel guidare piccoli team tecnici o di ricerca.
- Solide capacità di comunicazione scritta e capacità di fornire un feedback preciso e costruttivo.
- Capacità di valutare riproducibilità, affidabilità dei test e validità scientifica dei task computazionali.
Requisiti graditi
- Esperienza con NumPy, SciPy, SymPy, mpmath, SageMath, PARI/GP, GAP, Macaulay2 o flussi di lavoro simili a Mathematica.
- Esperienza con FEniCS, Firedrake, DifferentialEquations.jl, PETSc o strumenti simili per ODE/PDE.
- Esperienza con CVXPY, JuMP, Pyomo, HiGHS o altri framework di ottimizzazione.
- Familiarità con Lean/mathlib, Coq/Rocq, Isabelle o altri assistenti di dimostrazione.
- Esperienza con Docker, Git, sistemi CI e test automatizzati.
- Esperienza nella progettazione di benchmark, problemi da competizione o valutazioni computazionali.
- Esperienza nella valutazione di agenti di IA per programmazione, ragionamento o da terminale.
- Esperienza nell'ideazione o nella valutazione di problemi di olimpiadi o gare di matematica.
- Pubblicazioni o contributi open source in matematica computazionale, software numerico o matematica formalizzata.
- Precedente esperienza in addestramento dell'IA, generazione di dati o programmi di valutazione dei modelli.
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]