この求人について
Turingについて：
Turingは、世界で最も急成長しているAI企業の1つであり、強力なAIシステムの進歩と展開を加速させています。
Turingは、2つの方法でお客様を支援しています。1つは、世界をリードするAIラボと協力して、思考、推論、コーディング、エージェント的な振る舞い、マルチモーダリティ、多言語対応、STEM、最先端の知識といった分野における最先端モデルの能力を高めること。もう1つは、その成果を活用して、企業にとって重要度の高い課題を解決する実世界のAIシステムを構築することです。
役割の概要：
最先端のAIトレーニングおよび評価の取り組みに向けて、現実的なターミナルベースの科学・計算タスクを開発する、経験豊富な地球科学のエキスパートを募集しています。
この役割では、気候科学、大気プロセス、地球物理学、海洋学、地質学、水文学、リモートセンシング、環境モデリングに関する、難易度の高い科学タスクを設計していただきます。AIエージェントが科学データセットを分析し、コードを実行し、シミュレーションを走らせ、技術的な問題をトラブルシューティングし、客観的に検証可能な科学的アウトプットを生成することを求める、再現可能な計算ワークフローを構築します。
業務内容：
- 本物の地球科学、気候、地理空間、環境、地球物理の研究ワークフローに基づいた、現実的で複数ステップからなる科学タスクを設計する。
- 気候、気象、大気の状態、海洋学、地質学、水文学、衛星画像、環境システムに関する科学データセットを準備・処理する。
- 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、環境リスク分析に関する計算タスクを開発する。
- 科学ライブラリ、コマンドラインツール、適切な依存関係を用いて、再現可能なターミナルベースの計算環境を構築する。
- Python、R、Bash、Julia、または分野特化の科学ソフトウェアを用いて、エキスパートによるリファレンスソリューションを開発する。
- 科学的な正しさ、数値的な精度、空間的・時間的な整合性、再現性を検証するための自動テストと評価基準を作成する。
- 座標参照系、測定単位、タイムスタンプ、欠損データの扱い、不確かさ、科学的な仮定を検証する。
- 地理空間投影法、大規模な科学データセット、ソフトウェアの依存関係、計算性能、数値的安定性に関する技術的な問題をトラブルシューティングする。
- タスクが意味のある複数ステップの科学的推論を必要とし、単純な近道やハードコードされた出力では解けないことを確認する。
- データセットの出典、計算ワークフロー、期待されるアウトプット、エッジケース、科学的な限界を文書化する。
求める人物像：
- 地球科学、気候科学、大気科学、地球物理学、海洋学、地質学、水文学、環境科学、またはそれに近い分野における博士号、ポスドク経験、または同等の高度な技術経験。
- Python、R、Bash、Julia、またはその他の関連する科学プログラミング言語での高度なプログラミングスキル。
- Linuxおよびターミナルベースの計算環境での実務経験。
- 科学データ処理、数値モデリング、地理空間解析、気候モデリング、リモートセンシング、または環境データ分析のうち、少なくとも1つの主要分野における実践的な専門知識。
- 空間データセット、時系列解析、科学モデリング、数値的な精度、不確かさ、データ品質管理に関する深い理解。
- 地理空間、気候、大気、海洋、地質、水文などのデータを含む、実世界の科学データセットを扱った経験。
- 再現可能な科学計算ワークフローを、自力で開発、実行、デバッグ、検証する能力。
- 科学的な不正確さ、データの不整合、計算上の誤りを見抜く、優れた分析力と問題解決力。
- 客観的な検証方法を設計し、技術的なソリューションと科学的な仮定を明確に文書化する能力。
歓迎される経験：
- NumPy、pandas、SciPy、xarray、rasterio、GeoPandas、Cartopy、GDALなどの、科学計算および地理空間ライブラリ（または同様のツール）の経験。
- NetCDF、HDF5、GeoTIFF、シェープファイル、GRIB、その他の地理空間・環境データ形式などの科学データ形式に関する知識。
- 気候、気象、海洋、地震、衛星、水文、または地質のデータセットを扱った経験。
- Docker、Conda、Git、CI/CDパイプライン、自動テストフレームワークに関する知識。
- ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）環境の使用経験、または大規模な科学データセットの処理経験。
- 地球システムモデル、環境予測、リモートセンシングの応用、または地球物理シミュレーションの経験。
- 科学ツール、シミュレーションパイプライン、再現可能な研究ワークフローの開発を含む、リサーチソフトウェアエンジニアリングの経験。
- AIコーディングエージェント、ターミナルベースのエージェント、科学ベンチマーク、または自動採点システムの開発・評価経験。
- 地球科学または環境科学における論文発表、研究への貢献、またはオープンソース開発の経験。
- AIトレーニング、科学的な品質管理、ベンチマーク開発、または評価プログラムでの経験。
契約条件：
- 必要な稼働：1日あたり最低 4 時間、週あたり最低 40 時間で、太平洋時間（PST）と 4 時間の重複があること。
- 雇用形態：契約業務（医療保険／有給休暇なし）
- 契約期間：4 週間 [開始予定日は来週]