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:
프런티어 AI 학습 및 평가 이니셔티브를 위한 현실적인 터미널 기반 엔지니어링 과제를 개발하는 기술 트레이너 팀을 이끌 경력 있는 화학 공학 전문가를 찾고 있습니다.
이 역할에서는 약 5–10명의 트레이너로 구성된 팟을 총괄하고, 화학 공학 과제의 기술적 정확성, 재현성, 평가 품질을 검토하며, 과제가 실제 화학 공학 워크플로를 반영하도록 보장합니다. 또한 트레이너를 멘토링하고, 품질 기준을 유지하며, 일관된 과제 납품을 이끌게 됩니다.
수행 업무:
- 기술 트레이너 팟을 이끌고 멘토링하며, 화학 공학 과제의 일관된 품질, 생산성, 적시 납품을 보장합니다.
- 문제 기술서, 반응 속도론, 열역학 및 물성 데이터, 공정 흐름도, 계산 환경, 참조 솔루션, 자동화 테스트를 포함하여 엔지니어링 과제를 처음부터 끝까지 검토합니다.
- 반응 공학, 열역학, 상평형, 이동 현상, 분리 공정, 공정 시뮬레이션, 공정 제어, 최적화, 연소, 전기화학 공학과 관련된 과제를 검증합니다.
- 과제가 현실적인 화학 공학 워크플로를 반영하고 의미 있는 다단계 기술적 추론을 요구하도록 합니다.
- 물질 및 에너지 수지, 열역학적 일관성, 물성 데이터, 단위 처리, 수치 수렴 전반에 걸쳐 엔지니어링 정확성을 확인합니다.
- 재현성과 기술적 정확성을 보장하기 위해 계산 모델, 강성(stiff) ODE/DAE 솔버, 솔버 허용 오차, 초기 조건, 시뮬레이션 결과를 검증합니다.
- 자동 채점기가 전환율, 수율, 선택도, 순도, 에너지 소비, 공정 제약 조건 충족 여부와 같이 의미 있는 엔지니어링 결과물을 평가하는지 검토합니다.
- 기술적 부정확성, 비현실적인 가정, 잘못된 허용 오차, 엔지니어링 계산이나 시뮬레이션을 우회할 수 있는 여지를 식별합니다.
- 명확하고 실행 가능한 기술 피드백을 제공하고, 수정 사항을 추적하며, 과제 승인 전에 품질 문제가 해결되도록 합니다.
- 트레이너를 온보딩하고, 업무를 배분하며, 품질과 처리량을 모니터링하고, 장애 요소를 상위 보고하며, 기술 문서와 모범 사례를 유지합니다.
찾고 있는 인재:
- 화학 공학 분야의 박사 학위, 박사후 연구 경력 또는 이에 준하는 고급 기술 경력.
- Python, Julia, C/C++ 또는 MATLAB/Octave에 대한 뛰어난 프로그래밍 역량과 Linux 환경에 대한 숙련도.
- 공정 모델링, 반응 속도론, 열역학 모델링, 공정 시뮬레이션 또는 최적화 중 하나 이상의 주요 분야에서의 실무 전문성.
- 화학 공학 기초, 수치 해석 방법, 계산 모델링, 기술 검증에 대한 깊은 이해.
- 복잡한 기술 업무, 화학 공정 시뮬레이션, 계산 모델 또는 연구 결과물을 검토한 경험.
- 물질 및 에너지 수지, 열역학적 가정, 수치 정확도, 솔버 수렴, 계산 결과의 신뢰성을 평가할 수 있는 능력.
- 기술적 오류, 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:
- Cantera, CoolProp, Pyomo, IDAES, DWSIM, CasADi 또는 OpenFOAM과 같은 화학 공학 시뮬레이션 및 계산 도구 경험.
- Aspen Plus, Aspen HYSYS 또는 gPROMS와 같은 상용 공정 시뮬레이션 소프트웨어에 대한 이해(오픈 소스 도구로 워크플로를 재현하는 경험 포함).
- 공정 최적화, 반응기 모델링, 분리 시스템, 공정 제어 또는 전기화학 시뮬레이션 경험.
- Docker, Git, CI/CD 파이프라인, 자동화 테스트에 대한 이해.
- AI 코딩 에이전트, 터미널 기반 에이전트 또는 LLM이 생성한 엔지니어링 솔루션을 개발하거나 평가한 경험.
- 석유화학, 제약, 에너지, 정밀화학 또는 화학 공정 제조 분야의 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]