Entrenador de IA (Ciencias Físicas)

Pago: $60–$120 por hora equivalente, pagado por tarea aceptada

Ubicación: Global, totalmente remoto

Tipo de trabajo: Contratista

Compromiso de tiempo: 15+ horas por semana

Horario: Flexible

micro1 busca Científicos Físicos Computacionales con experiencia previa profesional en entrenamiento de IA o evaluación de modelos para apoyar un proyecto enfocado en mejorar sistemas avanzados de IA.

Utilizarás tu experiencia científica y habilidades de programación para crear tareas técnicas desafiantes, evaluar código y análisis generados por modelos, identificar fallos y establecer estándares objetivos para soluciones correctas. Este rol está destinado a candidatos que hayan completado un trabajo sustancial de entrenamiento de IA que involucre contenido de ciencias físicas.

En qué trabajarás

1. Crear tareas realistas de ciencias físicas computacionales que desafíen modelos avanzados de IA.
2. Desarrollar instrucciones de tareas, entornos reproducibles, soluciones de referencia y criterios de evaluación.
3. Evaluar cálculos, código, simulaciones, modelos y entregables técnicos generados por modelos.
4. Identificar suposiciones inválidas, errores numéricos, resultados físicamente imposibles, métodos incorrectos o fallos de reproducibilidad.

Cualificaciones requeridas

1. Experiencia previa remunerada en entrenamiento, evaluación, benchmarking o mejora de sistemas de IA en tareas científicas o técnicas.
2. Fuerte competencia práctica con Python.
3. Profundo conocimiento en al menos una especialización relevante en ciencias físicas.
4. Experiencia práctica en el uso de métodos computacionales para modelado, simulación, análisis numérico, análisis de datos o investigación reproducible.

Las especializaciones relevantes pueden incluir física, astronomía y cosmología, ciencia de materiales, química, física computacional, química computacional y simulación científica.

Prueba pública de habilidades

Los solicitantes sólidos deben proporcionar evidencia como:

1. Publicaciones revisadas por pares o preprints que involucren métodos computacionales
2. Código de simulación o análisis público
3. Perfiles de investigación en Google Scholar, ORCID, arXiv o equivalentes
4. Contribuciones a software científico de código abierto
5. Cuadernos, modelos, conjuntos de datos o simulaciones reproducibles
6. Benchmarks, experimentos o proyectos técnicos públicos

Cualificaciones preferidas

1. Experiencia en la creación de tareas de entrenamiento de IA, respuestas de referencia, rúbricas, calificadores o problemas de benchmark.
2. Experiencia con NumPy, SciPy, SymPy, Astropy, PyTorch, JAX o herramientas científicas comparables.
3. Experiencia en la validación de simulaciones o modelos contra resultados analíticos, observaciones o datos experimentales.
4. Disponibilidad para comenzar de inmediato.

Proceso de solicitud

1. Envía tu solicitud, experiencia en entrenamiento de IA, especialización y evidencia técnica pública.
2. Completa una entrevista de IA que contenga verificaciones técnicas y de integridad.
3. Completa una revisión por el gerente de contratación.
4. Si eres seleccionado, completa la incorporación al proyecto y comienza tu primera tarea asignada.

Compensación

1. La compensación se basa en el resultado. Los expertos reciben pago por las tareas que cumplen con las especificaciones del proyecto y los requisitos de calidad. La disponibilidad de tareas y el tiempo de finalización pueden variar.

Publicado originalmente en Himalayas