Informazioni sul ruolo
Retribuzione: equivalente a 60–120 USD/ora, pagata per attività accettata
Luogo: Globale, completamente remoto
Tipo di lavoro: Collaboratore a contratto
Impegno settimanale: 15+ ore a settimana
Orario: Flessibile
micro1 è alla ricerca di scienziati fisici computazionali con precedente esperienza professionale di addestramento AI o valutazione di modelli per supportare un progetto finalizzato al miglioramento di 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, identificare i fallimenti e stabilire standard oggettivi per soluzioni corrette. Questo ruolo è destinato a candidati che hanno svolto un lavoro sostanziale di addestramento AI riguardante contenuti di scienze fisiche.
Di cosa ti occuperai
- Creare attività realistiche di scienze fisiche computazionali che mettano alla prova modelli AI avanzati.
- Sviluppare istruzioni per le attività, ambienti riproducibili, soluzioni di riferimento e criteri di valutazione.
- Valutare calcoli, codice, simulazioni, modelli e risultati tecnici generati dai modelli.
- Identificare ipotesi non valide, errori numerici, risultati fisicamente impossibili, metodi errati o problemi di riproducibilità.
Requisiti richiesti
- 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 competenza in almeno una specializzazione pertinente delle scienze fisiche.
- Esperienza pratica nell'uso di metodi computazionali per modellazione, simulazione, analisi numerica, analisi dei dati o ricerca riproducibile.
Le specializzazioni pertinenti possono includere fisica, astronomia e cosmologia, scienza dei materiali, chimica, fisica computazionale, chimica computazionale e simulazione scientifica.
Prova pubblica delle competenze
I candidati più forti dovrebbero fornire evidenze quali:
- Pubblicazioni peer-reviewed o preprint riguardanti metodi computazionali
- Codice pubblico di simulazione o analisi
- Profili di ricerca su Google Scholar, ORCID, arXiv o equivalenti
- Contributi a software scientifico open-source
- Notebook, modelli, dataset o simulazioni riproducibili
- Benchmark, esperimenti o progetti tecnici pubblici
Requisiti preferenziali
- Esperienza nella creazione di attività di addestramento AI, risposte di riferimento, rubriche, valutatori automatici o problemi di benchmark.
- Esperienza con NumPy, SciPy, SymPy, Astropy, PyTorch, JAX o strumenti scientifici comparabili.
- Esperienza nella validazione di simulazioni o modelli rispetto a risultati analitici, osservazioni o dati sperimentali.
- Disponibilità a iniziare immediatamente.
Processo di candidatura
- Invia la tua candidatura, la tua esperienza di addestramento AI, la tua specializzazione e le tue evidenze tecniche pubbliche.
- Completa un colloquio AI contenente verifiche tecniche e di integrità.
- Completa una revisione da parte del responsabile della selezione.
- Se selezionato, completa l'onboarding del progetto e inizia la prima attività assegnata.
Compenso
- Il compenso è basato sul output. 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.