Expert du domaine Musique

Turing
Analyse de données
Télétravail
Temps plein

Publié le 3 août 2026 · Candidatures jusqu'au 18 octobre 2026

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Je vous redirige vers la page officielle de Turing. La candidature est gratuite et se fait en anglais.

Je touche une commission de la plateforme si un candidat que j'ai orienté est recruté. Cela ne change rien pour vous.

Ce rôle à distance consiste à évaluer et améliorer les grands modèles de langage en concevant des invites musicales, en évaluant l exactitude factuelle et en identifiant les lacunes de connaissances. Les candidats ont besoin d un master, d une solide expertise en musique et d au moins trois années d expérience professionnelle dans un domaine lié à la musique.

Description en anglais, telle que publiée par Turing.

About Turing:
Based in San Francisco, California, Turing is the world’s leading research accelerator for frontier AI labs and a trusted partner for global enterprises deploying advanced AI systems. Turing supports customers in two ways: first, by accelerating frontier research with high-quality data, advanced training pipelines, plus top AI researchers who specialize in coding, reasoning, STEM, multilinguality, multimodality, and agents; and second, by applying that expertise to help enterprises transform AI from proof of concept into proprietary intelligence with systems that perform reliably, deliver measurable impact, and drive lasting results on the P&L.

Role Overview:

We are seeking a highly qualified Music Domain Expert to evaluate and improve Large

Language Models (LLMs). You will design challenging prompts, assess factual accuracy and reasoning, and identify knowledge gaps within music theory, genres, composers, artists, production, instruments.

Key Responsibilities

  • Create advanced prompts covering music theory, genres, composers, artists, production instruments.
  • Evaluate AI-generated responses for factual accuracy, reasoning quality, completeness, and nuance.
  • Identify hallucinations, logical inconsistencies, outdated information, and edge cases.
  • Develop benchmark datasets and adversarial test cases.
  • Provide evidence-based feedback with reliable references.
  • Collaborate with AI researchers to improve model performance.
  • Maintain high annotation quality and documentation

Minimum Qualifications

  • Master's degree or higher in any field; degrees in Music, Music Theory, Musicology, Ethnomusicology, Music Education, Music Production, Audio Engineering, Performing Arts, or other music-related disciplines are preferred.
  • Strong knowledge of music, including music theory, composition, genres, composers, artists, instruments, music history, production techniques, notation, and contemporary music trends.
  • 3+ years of relevant professional experience, preferably in music education, performance, composition, music production, journalism, research, content creation, audio engineering, or a related field.
  • Excellent written English, research, and analytical skills.
  • Strong attention to detail and ability to evaluate music-related information accurately, identify factual inconsistencies, and assess reasoning across diverse musical topics.

Preferred Qualifications

  • Experience with LLMs, Generative AI, prompt engineering, or AI evaluation.
  • Published research, industry recognition, or teaching experience is a plus.
  • Ability to work independently and provide objective, evidence-backed reviews.

Offer Details:

  • Commitments Required: 40 hours per week with at least 4 hours PST overlap
  • Employment type : Contractor assignment (no medical/paid leave)
  • Duration of contract : 8 weeks.

    Application Process
  • Complete the assessment shared with you.
  • Our team will evaluate your submission.
  • Selected candidates will be contacted regarding the next steps.

Compétences recherchées

  • Business Analysis

À propos de Turing

Turing recrute des experts à distance pour des projets d'IA et d'ingénierie, du développement à la médecine. L'offre originale est consultable sur leur site.

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  • Methodological rigor
  • Clinical interpretation
  • Regulatory sensitivity
  • +1

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