Over de functie
Over de rol
Wat als jouw jarenlange rigoureuze natuurkundige opleiding direct vorm kon geven aan hoe AI redeneert over de fysieke wereld? We zoeken gepromoveerde toegepaste natuurkundigen om geavanceerde Large Language Models te stress-testen en te verbeteren — door hun begrip van kwantummechanica, elektrodynamica, thermodynamica en meer te onderzoeken.
Dit is een volledig remote, flexibele contractrol voor onderzoekers en academici die intellectueel zinvol werk willen doen op hun eigen schema. Geen eerdere AI-ervaring nodig — jouw diepgaande domeinexpertise is wat telt.
- Organisatie: Alignerr
- Type: Uurcontract
- Locatie: Remote
- Inzet: 10–40 uur/week
Wat je gaat doen
- Geavanceerde problemen ontwerpen: Maak op PhD-niveau open natuurkundeproblemen die meerstaps logisch redeneren, rigoureuze wiskundige afleidingen en beheersing van eerste principes vereisen
- Ground-truth-oplossingen schrijven: Schrijf precieze, stapsgewijze "gouden antwoorden" — en verifieer onderweg elke constante, eenheidsconversie en logische stap
- AI-redeneringen auditen: Evalueer door AI gegenereerde bewijzen en simulaties op natuurkundige consistentie en identificeer waar modellen natuurkunde "hallucineren" die fundamentele wetten schendt
- Modelgedrag verfijnen: Geef gestructureerde, deskundige feedback die AI-redenering rond randvoorwaarden, behoudswetten en natuurkundig geïnformeerde beperkingen verbetert
- De grenzen verleggen: Werk aan benchmarks op universiteits- en onderzoeksniveau, variërend van kwantummechanica, klassieke mechanica, elektromagnetisme, statistische mechanica en meer
Wie je bent
- PhD afgerond of in de laatste fase in toegepaste natuurkunde, natuurkunde, technische natuurkunde of een nauw verwant vakgebied
- Diepgaande beheersing van de kernpijlers: klassieke mechanica, elektrodynamica, statistische mechanica en kwantummechanica
- Uitzonderlijk analytisch schrijfvermogen — je kunt complexe afleidingen en natuurkundige verschijnselen uitleggen in helder, gestructureerd Engels
- Onwrikbare precisie als het gaat om eenheden, wetenschappelijke notatie en de logische opbouw van een bewijs
- Zelfgemotiveerd en consistent bij zelfstandig werken
- Geen eerdere ervaring met AI of data-annotatie vereist
Prettig om te hebben
- Ervaring met data-annotatie, datakwaliteit of evaluatieworkflows voor wetenschappelijke datasets
- Vaardigheid met computationele tools zoals Python (NumPy/SciPy), MATLAB of COMSOL
- Achtergrond in onderzoekspublicatie, academisch onderwijs of technisch schrijven
Waarom bij ons komen
- Werk aan AI-projecten met grote impact naast 's werelds toonaangevende AI-onderzoekslaboratoria
- Volledig remote en flexibel — structureer je werk rond je onderzoek, onderwijs of persoonlijke schema
- Freelance-autonomie met zinvol, intellectueel stimulerend werk op taakbasis
- Krijg direct inzicht in hoe frontier-LLM's worden getraind en geëvalueerd
- Mogelijkheid tot doorlopend werk en contractverlenging wanneer nieuwe projecten van start gaan