Informazioni sul ruolo
Retribuzione: equivalente a 60–120 $/ora, pagata per attività accettata
Luogo: Globale, completamente da remoto
Tipo di impiego: Collaboratore esterno
Impegno settimanale: 15+ ore a settimana
Orario: Flessibile
micro1 è alla ricerca di scienziati computazionali della Terra e dell'Ambiente con precedente esperienza professionale nell'addestramento AI o nella valutazione di modelli per supportare un progetto volto a migliorare sistemi AI avanzati.
Utilizzerai la tua competenza scientifica e le tue capacità di programmazione per creare attività tecniche impegnative, valutare codice e analisi generati dai modelli, individuare errori e stabilire standard oggettivi per soluzioni corrette. Questo ruolo è destinato a candidati che hanno svolto un lavoro sostanziale di addestramento AI riguardante contenuti della Terra, del clima, dell'ambiente o geospaziali.
Di cosa ti occuperai
- Creare attività realistiche di scienza computazionale della Terra che mettano alla prova modelli AI avanzati.
- Sviluppare istruzioni per le attività, ambienti riproducibili, soluzioni di riferimento e criteri di valutazione.
- Valutare codice, analisi geospaziali, simulazioni, previsioni e risultati tecnici generati dai modelli.
- Individuare problemi relativi a sistemi di coordinate, dati spaziali o temporali, ipotesi dei modelli, incertezza, metodi numerici o riproducibilità.
Requisiti obbligatori
- Precedente esperienza retribuita nell'addestramento, nella valutazione, nel benchmarking o nel miglioramento di sistemi AI su attività scientifiche o tecniche.
- Forte competenza pratica con Python.
- Approfondita esperienza in almeno una specializzazione pertinente delle scienze della Terra o dell'Ambiente.
- Esperienza pratica nell'uso di metodi computazionali per analisi geospaziale, modellazione, simulazione, previsioni, telerilevamento, statistica o ricerca riproducibile.
Le specializzazioni pertinenti possono includere geoscienze, geologia, geofisica, atmosfera e clima, meteorologia, scienze oceaniche e marine, idrologia, telerilevamento, scienze ambientali e sostenibilità.
Prova pubblica delle competenze
I candidati validi dovrebbero fornire evidenze quali:
- Pubblicazioni peer-reviewed o preprint che coinvolgono metodi computazionali
- Codice pubblico di analisi geospaziale, climatica, oceanica o ambientale
- Google Scholar, ORCID o profili di ricerca equivalenti
- Contributi a software scientifico open-source
- Dataset, modelli, notebook, mappe o simulazioni pubblici
- Progetti di previsione, telerilevamento o ambientali documentati pubblicamente
Requisiti preferenziali
- Esperienza nella creazione di attività di addestramento AI, risposte di riferimento, rubriche, sistemi di valutazione o problemi di benchmark.
- Esperienza nella revisione di contributi tecnici di altri addestratori AI.
- Esperienza con NumPy, SciPy, pandas, xarray, GeoPandas, GDAL, rasterio, NetCDF o strumenti comparabili.
- Esperienza nella validazione di risultati computazionali rispetto a osservazioni, misurazioni o modelli consolidati.
- Disponibilità a iniziare immediatamente.
Processo di candidatura
- Invia la tua candidatura, la tua esperienza nell'addestramento AI, la tua specializzazione e le tue evidenze tecniche pubbliche.
- Completa un colloquio AI che include verifiche tecniche e di integrità.
- Completa una revisione da parte del responsabile dell'assunzione.
- Se selezionato, completa l'onboarding del progetto e inizia la tua prima attività assegnata.
Compenso
- Il compenso è basato sui risultati. Gli esperti sono pagati per le attività che soddisfano le specifiche del progetto e i requisiti di qualità. La disponibilità delle attività e i tempi di completamento possono variare.