직무 소개
Turing 소개:
Turing은 강력한 AI 시스템의 발전과 배포를 가속화하는, 세계에서 가장 빠르게 성장하는 AI 기업 중 하나입니다.
Turing은 두 가지 방식으로 고객을 지원합니다. 하나는 세계 선도적인 AI 연구소와 협력하여 사고, 추론, 코딩, 에이전틱 행동, 멀티모달리티, 다국어 능력, STEM 및 최첨단 지식 분야에서 프런티어 모델의 역량을 발전시키는 것이고, 다른 하나는 그 성과를 활용하여 기업의 핵심 과제를 해결하는 실제 AI 시스템을 구축하는 것입니다.
역할 개요:
Terminal Bench Science를 위한 현실적인 터미널 기반 기술 과제를 만드는 트레이너 팟을 이끌 경력 있는 토목 또는 구조 공학 전문가를 찾고 있습니다. 트레이너가 작성한 모든 과제를 엔지니어링 정확성, 재현성, 채점기 신뢰성 측면에서 검토하고, 트레이너가 일관되게 고품질 과제를 제출하도록 코칭하게 됩니다.
보고 체계:
토목 및 구조 공학 팀 리드에게 보고합니다. 약 5–10명의 트레이너로 구성된 팟을 이끕니다.
수행 업무:
- 문제 기술서, 구조 및 지반 모델, 하중 케이스, 시뮬레이션 데이터, 계산 환경, 참조 솔루션, 자동화 테스트를 포함하여 엔지니어링 과제를 처음부터 끝까지 검토합니다.
- 구조 해석, 유한요소법(FEA), 지진 및 풍공학, 구조 동역학, 지반 모델링, 수리학, 수문학, 교통 및 인프라 시스템과 관련된 과제를 검증합니다.
- 과제가 진정한 다단계 엔지니어링 추론을 요구하고 현실적인 토목 및 구조 공학 워크플로를 반영하도록 합니다.
- 단위, 평형, 경계 조건, 하중 조합, 설계 기준, 수치 안정성, 수렴성, 안전율 전반에 걸쳐 엔지니어링 정확성을 확인합니다.
- 계산 모델, 솔버, 의존성, 시뮬레이션 결과의 재현성과 기술적 정확성을 검증합니다.
- 자동 채점기가 힘, 처짐, 층간 변위(drift), 침하, 안전율, 유량, 구조 성능과 같이 의미 있는 엔지니어링 결과물을 평가하는지 검토합니다.
- 기술적 오류, 비현실적인 가정, 잘못된 허용 오차, 엔지니어링 해석을 우회할 수 있는 여지를 식별합니다.
- 과제 개발자에게 명확하고 실행 가능한 피드백을 제공하고 수정 사항이 완료될 때까지 추적합니다.
- 기술 트레이너를 멘토링하고 지원하며, 업무를 배분하고, 품질과 생산성을 모니터링하며, 기술적 장애 요소를 해결합니다.
- 엔지니어링 과제 개발 전반에 걸쳐 품질 기준, 기술 문서, 모범 사례를 유지합니다.
찾고 있는 인재:
- 토목 공학, 구조 공학, 지반 공학 또는 밀접하게 관련된 분야의 박사 학위, 박사후 연구 경력 또는 이에 준하는 고급 기술 경력.
- Python, C/C++, Julia, Fortran 또는 MATLAB/Octave에 대한 풍부한 프로그래밍 경험과 Linux 환경에 대한 숙련도.
- 구조 해석, FEA, 지진 공학, 지반 모델링 또는 수리/수문 모델링 중 하나 이상의 주요 분야에서의 실무 전문성.
- 엔지니어링 원리, 수치 해석 방법, 시뮬레이션 워크플로, 모델 검증에 대한 깊은 이해.
- ASCE 7, ACI, AISC, Eurocode 또는 IS 코드와 같은 엔지니어링 설계 기준에 대한 실무 지식.
- 복잡한 기술 업무, 엔지니어링 시뮬레이션, 연구 결과물 또는 계산 모델을 검토한 경험.
- 기술적 부정확성, 엣지 케이스, 잘못된 엔지니어링 가정을 식별할 수 있는 뛰어난 분석적 판단력.
- 소규모 기술 팀을 멘토링, 검토 또는 이끈 경험.
- 정확한 기술 피드백을 제공하고 품질 기준을 문서화하기 위한 뛰어난 글쓰기 의사소통 능력.
우대 사항:
- OpenSees/OpenSeesPy, Code_Aster, CalculiX, FEniCS, Gmsh, PyNite, EPANET, SWMM, HEC-RAS, MODFLOW, SUMO, QGIS 또는 GDAL과 같은 엔지니어링 시뮬레이션 및 해석 도구 경험.
- SAP2000, ETABS, Abaqus, PLAXIS 또는 STAAD.Pro와 같은 상용 엔지니어링 소프트웨어에 대한 이해.
- 비선형 시간이력 해석, 성능 기반 설계, 신뢰성 해석 또는 구조 건전성 모니터링 경험.
- Docker, Git, CI/CD 파이프라인, 자동화 테스트에 대한 이해.
- AI 코딩 에이전트, 터미널 기반 에이전트 또는 LLM이 생성한 엔지니어링 솔루션을 개발하거나 평가한 경험.
- PE, SE, CEng 또는 이에 상응하는 기술사 면허.
- 건물, 교량, 교통망, 상수도 시스템 또는 대규모 인프라 프로젝트에서의 업계 경력.
- AI 학습, 기술 품질 관리, 벤치마크 개발 또는 평가 프로그램 경험.
계약 조건:
- 필요 투입 시간: 하루 최소 4시간, 주당 최소 40시간이며 PST와 4시간 겹쳐야 합니다.
- 고용 형태 : 계약직 업무 배정 (병가/유급 휴가 없음)
- 계약 기간 : 4주 [시작 예정일은 다음 주]