关于此职位
薪酬：每小时等值 60–120 美元，按验收通过的任务计酬
工作地点：全球，完全远程
工作类型：合同工
时间投入：每周 15+ 小时
工作安排：灵活
micro1 正在寻找具有专业 AI 训练或模型评估经验的计算数学家、统计学家和优化专家，以支持一个旨在改进先进 AI 系统的项目。
你将运用数学专业知识和编程技能，创建具有挑战性的技术任务，评估模型生成的代码和推理，识别失败之处，并为正确解法建立客观标准。本职位面向已完成涉及数学、统计或优化内容的实质性 AI 训练工作的候选人。
你将负责的工作
- 创建具有真实感的计算数学和统计学任务，以挑战先进的 AI 模型。
- 编写任务说明、可复现环境、参考解法和评估标准。
- 评估模型生成的证明、计算、代码、模型、优化方案和技术交付成果。
- 识别逻辑错误、无效假设、数值不稳定、错误的统计方法或可复现性失败。
必备资格
- 具有在数学或技术任务上训练、评估、基准测试或改进 AI 系统的有偿工作经验。
- 具备扎实的 Python 实操能力。
- 在至少一个相关数学专业领域拥有深厚专业知识。
- 具有将计算方法用于数值分析、优化、统计学、定理证明、建模或科学计算的实践经验。
相关专业领域可能包括应用数学、科学计算、运筹学、优化、形式数学、定理证明、概率论、统计学、数值方法和数学建模。
公开技能证明
优秀的申请人应提供以下证据：
- 同行评审论文或预印本
- 公开的数学、统计或优化代码
- Google Scholar、ORCID、arXiv 或同等研究档案
- 开源数值或数学软件贡献
- 竞赛、定理证明或优化成果
- 可复现的笔记本、模型、证明、基准或技术项目
优先资格
- 具有创建 AI 训练任务、参考答案、评分标准、评分器或基准问题的经验。
- 具有审阅其他 AI 训练师技术提交内容的经验。
- 拥有硕士学位、博士学位或同等的大量计算工作记录。
- 具有使用 NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Pyomo、OR-Tools、Lean、Coq 或类似工具的经验。
- 具有验证数值解、统计结果、优化输出或形式证明的经验。
- 可立即开始工作。
申请流程
- 提交你的申请、AI 训练经验、专业领域以及公开技术证据。
- 完成包含技术和诚信检查的 AI 面试。
- 完成招聘经理评审。
- 如获录用，完成项目入职并开始你的首个分配任务。
薪酬
- 薪酬基于产出。专家按符合项目规范和质量要求的任务获得报酬。任务可用性和完成时间可能有所不同。