Over de functie
Als je astronoom of ruimtewetenschapsexpert bent die gedijt bij technische precisie, kwantitatief redeneren en natuurkundig probleemoplossen, is dit een unieke kans om direct bij te dragen aan hoe de volgende generatie AI-systemen complexe ruimtewetenschappelijke concepten begrijpt en communiceert. We zoeken specialisten die geavanceerde taalmodellen kunnen evalueren, uitdagen en verfijnen op domeinspecifieke onderwerpen. Jouw expertise helpt direct de toonaangevende AI-modellen van de wereld te verbeteren—en speelt een belangrijke rol in het vormgeven van de toekomst van AI. Deze rol is bij SME Careers, een snelgroeiend AI Data Services-bedrijf en dochteronderneming van SuperAnnotate, dat trainingsdata levert aan veel van de grootste AI-bedrijven en foundation-model-labs ter wereld.
Belangrijk: Er is geen onmiddellijk project voor deze rol; als je echter gekwalificeerd bent, behoor je tot de eerste experts die we benaderen wanneer zich relevante kansen voordoen. Dit geeft je ook toegang tot toekomstige projecten die beschikbaar zijn via ons expertnetwerk.
Wat je gaat doen
- AI-gegenereerde antwoorden evalueren op wetenschappelijke nauwkeurigheid, logische degelijkheid, volledigheid en helderheid op het gebied van astronomie en ruimtewetenschap.
- Taalmodellen uitdagen met realistische scenario's, berekeningen en redeneertaken in "onderzoeksstijl" (zonder zekerheid te overclaimen).
- AI-gegenereerde prompts, modelantwoorden en stapsgewijze oplossingen beoordelen en verfijnen (eenheden, aannames, benaderingen, onzekerheid).
- Gestructureerde feedback geven waarbij conceptuele fouten, slechte aannames, ontbrekende beperkingen, verkeerd gebruikte formules, eenheidsfouten of misleidende/overconfidente beweringen worden geïdentificeerd.
- Prestaties beoordelen op onderwerpen zoals: Orbitale mechanica (transferintuïtie, basisprincipes van perturbaties, referentiekaders) Stellaire/galactische astrofysica (luminositeit/flux, magnitudes, spectra, afstanden) Basisprincipes van kosmologie (roodverschuiving, expansieconcepten, observationele beperkingen) Planetaire wetenschap (thermische balans, basisprincipes van atmosferen, oppervlakteprocessen) Ruimtefysica (plasma's, zonnewind, magnetosferen) afhankelijk van specialiteit Datainterpretatie (SNR, selectie-effecten, onzekerheden, statistiek)
- Helpen bij het vormgeven van AI-communicatiestandaarden voor wetenschappelijke inhoud, vooral hoe modellen aannames, onzekerheid en grenzen van inferentie formuleren.
Wat we zoeken
- 4+ jaar professionele ervaring in astronomie, astrofysica, planetaire wetenschap, ruimtefysica, heliofysica, kosmologie, observationele astronomie, missiewetenschap/operaties, instrumentatie of een nauw verwant ruimtewetenschapsdomein.
- Diepgaande kennis van kernfundamenten die relevant zijn voor je specialiteit, zoals klassieke mechanica, elektromagnetisme, stralingsprocessen, stellaire/galactische fysica, orbitale mechanica, coördinatensystemen, tijdstandaarden, statistiek/onzekerheid en aannames bij wetenschappelijke modellering.
- Sterk vermogen om resultaten te sanity-checken (orden van grootte, eenheidsconsistentie, grensvallen, foutpropagatie) en beperkingen op verantwoorde wijze te communiceren.
- Bachelor's degree vereist (natuurkunde/astronomie/ruimtewetenschap/techniek of nauw verwant); Master's/PhD sterk gewenst.
- Ervaring met AI-datatraining, annotatie, red-teaming of het evalueren van AI-gegenereerde technische inhoud is een sterk pluspunt.
- Bekendheid met tools/workflows zoals Python/NumPy/SciPy, datapipelines, catalogusquery's, concepten van fotometrie/spectroscopie of missiedatasets is een pluspunt.