Programación Científica - Ciencia de Materiales y Python

Resumen del puesto:

Turing está creando uno de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA en STEM más rigurosos de la industria. El proyecto SciCode implica la creación de tareas de programación científica de alta calidad que se utilizan para entrenar y evaluar modelos de IA de vanguardia. Como formador de SciCode, contribuirás directamente a la investigación puntera en IA redactando, implementando y revisando problemas científicos complejos en disciplinas STEM fundamentales.

Responsabilidades:

• Escribir especificaciones de problemas científicos que consten de un problema principal y un mínimo de 3 subproblemas, todos conectados lógicamente y que progresen hacia la solución del problema principal. Implementar soluciones de referencia verificadas en Python con una cobertura completa de pruebas unitarias.
• Diseñar casos de prueba discriminativos que diferencien claramente las salidas de los modelos correctas de las incorrectas. Ejecutar controles de validación de control de calidad en la plataforma central de tareas de Turing (CTP), incluidos controles de estructura de Nivel 1 y rúbricas de calidad de Nivel 2. Iterar en las tareas según los comentarios de control de calidad para cumplir con los criterios de evaluación Pass@K en múltiples jueces LLM (GPT, Gemini, Nemotron).
• Mantener una alta calidad de producción con una baja tasa de reelaboración, apuntando a una aprobación L1 constante en la primera presentación.
• Participar en llamadas sincronizadas para revisiones, sesiones de retroalimentación y reuniones de seguimiento del proyecto durante las horas de solape.

Requisitos:

• Máster o doctorado en ciencia de materiales o campo relacionado.
• Sólidas habilidades de programación en Python con experiencia en computación científica.
• Capacidad para escribir problemas científicos rigurosos y bien planteados con restricciones claras y resultados esperados.
• Atención al detalle: las tareas deben cumplir con rúbricas estrictas de planteamiento correcto, discriminación de casos de prueba, corrección científica y determinismo.
• Experiencia previa en anotación de datos de IA, investigación o redacción científica.
• Familiaridad con marcos de evaluación de LLM o puntos de referencia de código.
• Experiencia con bibliotecas como NumPy, SciPy, SymPy o herramientas científicas específicas del dominio.
• Investigación publicada o experiencia en proyectos académicos en un dominio STEM. Estándares de calidad.

Detalles de la oferta:

• Compromisos requeridos: Solape de 4 horas con PST y 40 horas semanales.
• Tipo de contratación: Asignación como contratista / autónomo (sin baja médica ni pagada).
• Duración del contrato: 8 semanas.
• Ubicación: Bangladés, Brasil, Colombia, Egipto, Ghana, India, Pakistán, Indonesia, Kenia, Nigeria, Turquía, Vietnam.