この求人について
報酬：時給換算$60–$120、承認され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
勤務日程：フレキシブル
micro1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物理科学者を募集しています。
科学的専門知識とプログラミングスキルを活かし、難易度の高い技術タスクを作成し、モデルが生成したコードや分析を評価し、失敗を特定し、正しい解答に対する客観的な基準を策定していただきます。この役割は、物理科学の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。
担当業務
- 高度なAIモデルに挑戦する、現実的な計算物理科学タスクを作成する。
- タスクの指示、再現可能な環境、参照解答、評価基準を策定する。
- モデルが生成した計算、コード、シミュレーション、モデル、技術的成果物を評価する。
- 無効な仮定、数値誤差、物理的に不可能な結果、誤った手法、再現性の失敗を特定する。
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に関する高い実務能力。
- 少なくとも1つの関連する物理科学の専門分野における深い専門知識。
- モデリング、シミュレーション、数値解析、データ分析、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、物理学、天文学および宇宙論、材料科学、化学、計算物理学、計算化学、科学的シミュレーションなどが含まれます。
スキルの公開証明
優秀な応募者は、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
- 公開されたシミュレーションまたは分析コード
- Google Scholar、ORCID、arXiv、または同等の研究プロフィール
- オープンソースの科学ソフトウェアへの貢献
- 再現可能なノートブック、モデル、データセット、またはシミュレーション
- 公開ベンチマーク、実験、または技術プロジェクト
望ましい資格
- AIトレーニングタスク、参照解答、ルーブリック、採点ツール、またはベンチマーク問題の作成経験。
- NumPy、SciPy、SymPy、Astropy、PyTorch、JAX、または同等の科学ツールの使用経験。
- 解析結果、観測データ、または実験データに対してシミュレーションやモデルを検証した経験。
- 即時開始が可能であること。
応募プロセス
- 応募内容、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。
- 技術チェックと誠実性チェックを含む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、最初に割り当てられたタスクを開始してください。
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す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。