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 fisica con esperienza per guidare un pod di trainer che realizzano task scientifici realistici da terminale per Terminal Bench Science. Lei esaminerà ogni task prodotto dai suoi trainer per verificarne la correttezza fisica, la riproducibilità e l'affidabilità dei grader, e guiderà i trainer affinché consegnino in modo costante task impegnativi e di alta qualità. .
Cosa farà:
- Esaminare i task dei trainer dall'inizio alla fine, compresi enunciati dei task, dataset, input di simulazione, ambienti, soluzioni di riferimento e test automatizzati.
- Verificare che i task riflettano flussi di lavoro autentici della fisica e richiedano un autentico ragionamento in più passaggi.
- Controllare che strumenti, librerie e dipendenze siano bloccati a versioni specifiche (pinned) e che i risultati siano riproducibili.
- Convalidare coerenza dimensionale, sistemi e convenzioni di unità di misura, leggi di conservazione, simmetrie, deriva energetica dell'integratore, convergenza e trattamento statistico delle incertezze.
- Assicurare che le tolleranze riflettano la legittima variazione stocastica e numerica senza accettare risultati fisicamente errati.
- Assicurare che i grader verifichino osservabili, parametri di fit, incertezze o invarianti fisici anziché la formattazione.
- Assicurare che i task non possano essere aggirati tramite output codificati in modo fisso o elusione del calcolo.
- Fornire un feedback scritto chiaro e attuabile e seguire le revisioni fino alla chiusura.
- Fare l'onboarding e il mentoring dei trainer.
- Assegnare il lavoro, monitorare qualità e produttività e segnalare i blocchi.
- Mantenere la documentazione del pod su linee guida, problemi ricorrenti e task esemplari.
Cosa cerchiamo:
- Dottorato di ricerca (Ph.D.), esperienza post-dottorato o esperienza avanzata equivalente in fisica.
- Solide competenze di programmazione in Python, C/C++, Julia o Fortran, con padronanza di Linux.
- Esperienza pratica con fisica computazionale, simulazione o analisi di dati di fisica.
- Comprovata esperienza nella revisione di codice, analisi o risultati di ricerca.
- Esperienza nel fare da mentore o nel guidare piccoli team tecnici o di ricerca.
- Eccellenti capacità di comunicazione scritta per fornire un feedback preciso e costruttivo
Qualifiche preferenziali:
- Familiarità con QuTiP, Qiskit, Kwant, ITensor, ROOT, Geant4, Astropy, Dedalus, MEEP o strumenti simili.
- Familiarità con Docker, Git, sistemi CI e test automatizzati.
- Esperienza nella progettazione di benchmark o valutazioni basate su simulazione.
Punti aggiuntivi:
- Esperienza nella valutazione di agenti di programmazione o da terminale basati sull'IA.
- Esperienza di lavoro in grandi collaborazioni con processi formali di revisione interna.
- Precedente esperienza in programmi di addestramento o di valutazione dell'IA.
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]