关于此职位
职位概述：
我们正在寻找地球科学专家，为 Terminal Bench Science 开发真实的、基于终端的科学任务。您将创建涉及环境数据、气候系统、大气过程、地球物理学、海洋学、地质学及相关领域的计算工作流。
您将设计要求 AI 智能体检查科学数据集、处理地理空间或时间序列数据、运行模型、排查管线问题，并生成可客观验证的科学成果的任务。
您将做什么：
-
将真实的地球科学工作流转化为自包含的终端基准任务。
-
准备地理空间、气候、大气、地质、水文或海洋学数据集。
-
使用合适的科学库和命令行工具构建可复现的计算环境。
-
使用 Python、R、Bash、Julia 或特定领域软件创建专家解决方案。
-
开发涉及地理空间分析、时间序列处理、数值建模、插值、预测、遥感或环境风险分析的任务。
-
为科学成果、模型行为、数据转换以及空间或时间精度定义客观的评分标准。
-
验证坐标系、单位、时间戳、缺失数据处理方式和科学假设。
-
为数值容差、文件格式、元数据和可复现性创建自动化测试。
-
调试涉及地理空间投影、大型数据集、依赖项、性能和数值稳定性的问题。
-
记录输入数据来源、预期输出、边界情况和局限性。
我们期望的人选：
-
地球科学或密切相关领域的博士学位、博士后经历或同等高级技术经验。
-
至少在气候科学、大气科学、地球物理学、海洋学、地质学、水文学、遥感、环境建模或地球系统科学等某一领域具有深厚专长。
-
精通 Python、R、Julia、Bash 或其他科学编程语言。
-
有科学数据处理、数值建模、地理空间分析、环境数据集或时间序列分析的动手经验。
-
能够在基于 Linux/终端的环境中独立工作。
-
能够构建、调试和验证可复现的科学计算工作流。
-
深入理解科学质量控制、空间/时间数据、不确定性和数值精度。
优先资格：
-
有使用 NumPy、pandas、SciPy、xarray、rasterio、GeoPandas、Cartopy、GDAL 或类似科学/地理空间工具的经验。
-
有使用 NetCDF、HDF5、GeoTIFF、shapefile 或 GRIB 等科学数据格式的经验。
-
有处理气候、天气、卫星、地震、海洋学、地质或水文数据集的经验。
-
熟悉 Docker、Conda、Git、CI/CD、自动化测试或 HPC 环境。
加分项：
-
具有研究软件工程、科学基准测试或自动评分器开发经验。
-
有评估 AI 编码/终端智能体，或为 AI 系统开发任务和评估的经验。
-
在地球、环境、地理空间或计算科学领域有论文发表或开源贡献。
录用详情：
-
所需投入：每天至少 6 小时，每周至少 40 小时，其中与太平洋标准时间（PST）重叠 4 小时。
-
雇佣类型 ：承包商任务（无病假/带薪休假）
-
合同期限 ：5 周 [预计开始日期为下周]
-
付款方式：按任务计酬 每个通过审核的任务 $300