AIトレーナー（地球・環境科学）

報酬：時給換算60～120ドル、合格したタスクごとに支払い

勤務地：全世界、完全リモート

雇用形態：業務委託

時間コミットメント：週15時間以上

勤務スケジュール：フレキシブル

micro1では、高度なAIシステムの改善に焦点を当てたプロジェクトを支援するため、AIトレーニングまたはモデル評価の実務経験を持つ計算地球科学・環境科学の専門家を募集しています。

科学的専門知識とプログラミングスキルを活かし、難易度の高い技術的タスクの作成、モデルが生成したコードや分析の評価、失敗の特定、正解に対する客観的な基準の策定を担当していただきます。本ポジションは、地球・気候・環境・地理空間に関連する内容を含む実質的なAIトレーニング業務を完了した候補者を対象としています。

業務内容

• 高度なAIモデルに挑戦させる、現実的な計算地球科学タスクを作成する。
• タスクの指示書、再現可能な環境、参照解、評価基準を開発する。
• モデルが生成したコード、地理空間分析、シミュレーション、予測、技術的成果物を評価する。
• 座標系、空間・時間データ、モデルの前提、不確実性、数値計算法、再現性に関する問題を特定する。

必須資格

• 科学的または技術的タスクにおいて、AIシステムのトレーニング、評価、ベンチマーク、または改善を行った有償の実務経験。
• Pythonに関する強い実務能力。
• 関連する地球科学または環境科学の専門分野のうち少なくとも1つにおける深い専門知識。
• 地理空間分析、モデリング、シミュレーション、予測、リモートセンシング、統計、または再現可能な研究に計算手法を用いた実務経験。

関連する専門分野には、地球科学、地質学、地球物理学、大気・気候、気象学、海洋科学、水文学、リモートセンシング、環境科学、サステナビリティなどが含まれます。

スキルの公開証明

優れた応募者は以下のような証拠を提示してください：

• 計算手法を含む査読済み論文またはプレプリント
• 公開された地理空間、気候、海洋、または環境分析のコード
• Google Scholar、ORCID、または同等の研究プロフィール
• オープンソース科学ソフトウェアへの貢献
• 公開データセット、モデル、ノートブック、地図、またはシミュレーション
• 公開記録のある予測、リモートセンシング、または環境プロジェクト

望ましい資格

• AIトレーニングタスク、参照回答、ルーブリック、採点基準、またはベンチマーク問題の作成経験。
• 他のAIトレーナーの技術的提出物をレビューした経験。
• NumPy、SciPy、pandas、xarray、GeoPandas、GDAL、rasterio、NetCDF、または同等のツールの使用経験。
• 計算結果を観測データ、測定値、または確立されたモデルに対して検証した経験。
• 即時開始可能であること。

応募プロセス

• 応募書類、AIトレーニングの経験、専門分野、公開された技術的証拠を提出してください。
• 技術チェックと整合性チェックを含むAI面接を完了してください。
• 採用マネージャーによるレビューを完了してください。
• 選考を通過した場合、プロジェクトのオンボーディングを完了し、最初のタスクに着手してください。

報酬

• 報酬は成果ベースです。専門家には、プロジェクトの仕様と品質要件を満たしたタスクに対して支払われます。タスクの可用性と完了時間は変動する場合があります。