turing · 機械学習とデータエンジニアリング

ドメインエキスパート：エンジニアリング

Turing

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この求人について

Turingについて：

Turingのミッションは、超知能の実現を加速し、真の経済的進歩を推進することです。サンフランシスコに本社を置くTuringは、フロンティアAIラボと協力し、コーディング、推論、ツール使用、マルチモダリティにおけるモデルの能力を向上させる高品質なデータ、評価、強化学習環境を生み出しています。コーディング分野において、Turingはこのカテゴリーで最大かつ最も長い実績を持つデータプロバイダーです。また、Turingは金融サービス、ライフサイエンス、ヘルスケア、小売、自動車、CPGの各分野のFortune 500 企業とも協力し、ミッションクリティカルなワークフロー内でエンドツーエンドのエージェント型AIシステムを構築・展開しています。Turingは両方の側で事業を展開することで、フロンティア研究とエンタープライズ導入の間のループを閉じ、実世界での導入から得られるシグナルを、より優れたデータ、評価、そしてより高性能なモデルへと変えています。

役割の概要

フロンティアAIモデルおよびラボ向けのデータキュレーションと評価に高度な技術的専門知識を提供するエンジニアリングの専門家を募集しています。この上級レビュアーの役割は、複雑なエンジニアリング上の問題のレビュー、評価フレームワークの開発、そしてAIが生成した技術的アウトプットを評価するクライアントチームへの助言に重点を置いています。

この役割は、ご自身の専門知識を活かして、エンジニアリングの各分野にわたるAIシステムの正確性、推論、信頼性の向上に取り組みたいと考える、経験豊富な研究者、教員、業界の専門家向けに設計されています。

日々の業務内容

  • 複雑または曖昧なエンジニアリングの問題や、AIが生成した回答に対する専門家レビューを主導する。
  • エンジニアリングの解析、設計、モデリング、検証にわたる技術的な正確性を評価する。
  • 機械工学、電気工学、土木工学、化学工学、航空宇宙工学、産業工学、コンピュータ工学、生体医工学など、ご自身の専門分野に関するコンテンツをレビューする。
  • エンジニアリング計算、設計仕様、実験結果、シミュレーション出力、技術文献を評価する。
  • 根拠のない主張、誤った仮定、方法論上の誤り、技術的推論の欠落を特定する。
  • 提案された解決策について、実現可能性、安全性、該当するエンジニアリング標準への適合性を評価する。
  • レビュアー間の技術的な意見の相違を、構造化された形で解決できるよう促す。
  • 評価フレームワーク、採点ルーブリック、参照解答を開発する。
  • AIモデルの出力をレビューするクライアントチームに、専門的な指導を提供する。
  • 技術的な裏付けのあるコメンタリーを執筆し、評価上の判断を文書化する。
  • ご自身の研究分野または業界分野における専門的な相談に対応する。

要件

  • エンジニアリングまたはそれに近い技術分野の博士号。
  • 博士号取得後、研究、教育、または関連する業界での最低3年の経験。
  • 学術研究、産業界のR&D環境、または公的に認められた研究機関での現在または最近の経験。
  • ご自身の分野に関連するエンジニアリングの基礎、応用数学、分析手法に関する深い理解。
  • 機械システム、電気回路、構造工学、化学プロセス、制御システム、製造、ロボティクス、計算工学など、1つ以上のエンジニアリング分野における専門的な知見。
  • 有限要素解析、数値流体力学、回路シミュレーション、最適化、システムモデリングなど、関連する実験、設計、またはモデリング手法の経験。
  • 査読付き論文、特許、または相当規模の技術プロジェクトを通じて示された研究上の貢献。
  • 技術文献、実験計画、モデルの仮定、データ解釈を批判的に評価できる能力。
  • 優れた文章によるコミュニケーション能力と、エンジニアリング上の推論を明確に説明できる能力。
  • 技術的なコンセンサスを主導し、文書化できる能力。
  • プロジェクトのプロトコル、機密保持要件、品質基準を厳格に順守すること。

歓迎される資格

  • Assistant Professor以上の職位での教員任用、または同等の上級研究職もしくは業界での経験。
  • AI評価、機械学習のエンジニアリング応用、AI支援設計、または技術データセット開発の経験。
  • 学術誌の論文、研究提案書、エンジニアリング設計、または技術報告書をレビューした経験。
  • 大学院生、研究者、またはエンジニアリングチームを指導・メンタリングした経験。
  • IEEE、ASME、ASCE、AIChE、AIAA、または関連する専門団体などの学会への積極的な参加。
  • 該当するエンジニアリング標準、検証およびバリデーションの手法、再現性の実践に関する知識。
  • 専門分野に関連する場合は、Professional Engineerの資格または同等の専門資格。

期待される成果

  • 割り当てられたレビューバッチに対する上級レビュアーとしての責任を負う。
  • 正確で再現可能、かつ技術的に妥当性を説明できる評価を提供する。
  • 仮定、計算、根拠、不確実性、制限事項を明確に文書化する。
  • 他の専門家レビュアーと協力する際に、一貫性と信頼性を維持する。
  • 助言のための議論において、クライアントチームと建設的にコミュニケーションをとる。
  • 合意された期限を守り、確立された評価プロトコルに従う。
  • プロジェクトの内容に技術や製品が登場する可能性のある組織との、関連する株式保有、顧問、コンサルティング、または雇用関係を開示する。
  • 開示された

スキル

データサイエンス
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