この求人について
役割の概要：
Terminal Bench Science向けに、現実的なターミナルベースの科学タスクを開発する地球科学の専門家を募集しています。環境データ、気候システム、大気プロセス、地球物理学、海洋学、地質学、および関連分野を扱う計算ワークフローを作成していただきます。
AIエージェントが、科学データセットを調べ、地理空間データや時系列データを処理し、モデルを実行し、パイプラインのトラブルシューティングを行い、客観的に検証可能な科学的成果物を生成することを要するタスクを設計していただきます。
業務内容：
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実際の地球科学のワークフローを、自己完結したターミナルベンチマークのタスクに落とし込む。
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地理空間、気候、大気、地質、水文、または海洋のデータセットを準備する。
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適切な科学ライブラリとコマンドラインツールを備えた、再現可能な計算環境を構築する。
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Python、R、Bash、Julia、または分野特有のソフトウェアを使用して専門家レベルの解答を作成する。
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地理空間解析、時系列処理、数値モデリング、補間、予測、リモートセンシング、または環境リスク分析を含むタスクを開発する。
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科学的成果物、モデルの挙動、データ変換、空間的または時間的な精度に関する客観的な採点基準を定義する。
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座標系、単位、タイムスタンプ、欠損データの扱い、科学的な仮定を検証する。
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数値許容誤差、ファイル形式、メタデータ、再現性に関する自動テストを作成する。
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地理空間投影法、大規模データセット、依存関係、パフォーマンス、数値安定性に関する問題をデバッグする。
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入力データの出所、期待される出力、エッジケース、制限事項を文書化する。
求める人物像：
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地球科学またはそれに近い分野におけるPh.D.、ポスドクの経験、または同等の高度な技術的経験。
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気候科学、大気科学、地球物理学、海洋学、地質学、水文学、リモートセンシング、環境モデリング、地球システム科学などの少なくとも1つの分野における高度な専門知識。
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Python、R、Julia、Bash、またはその他の科学プログラミング言語での高いプログラミングスキル。
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科学データ処理、数値モデリング、地理空間解析、環境データセット、または時系列解析の実務経験。
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Linux／ターミナルベースの環境で自主的に作業することに抵抗がないこと。
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再現可能な科学計算ワークフローを構築、デバッグ、検証できる能力。
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科学的な品質管理、空間／時間データ、不確実性、数値精度に関する深い理解。
歓迎される資格：
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NumPy、pandas、SciPy、xarray、rasterio、GeoPandas、Cartopy、GDAL、または類似の科学／地理空間ツールの使用経験。
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NetCDF、HDF5、GeoTIFF、シェープファイル、GRIBなどの科学データ形式の使用経験。
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気候、気象、衛星、地震、海洋、地質、または水文のデータセットを扱った経験。
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Docker、Conda、Git、CI/CD、自動テスト、またはHPC環境に関する知識。
あれば尚可：
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リサーチソフトウェアエンジニアリング、科学的ベンチマーク、または自動採点器の開発経験。
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AIのコーディング／ターミナルエージェントの評価経験、またはAIシステム向けのタスクや評価の開発経験。
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地球科学、環境科学、地理空間科学、または計算科学における論文発表やオープンソースへの貢献。
オファーの詳細：
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必要な稼働時間：1日最低6時間、週最低40時間で、PSTとの重複が4時間あること。
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雇用形態 ：業務委託（医療休暇・有給休暇なし）
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契約期間 ：5週間［開始予定日は来週］
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報酬形態：タスク単位払い。承認されたタスク1件につき $300