Experto en Física - Entrenador de IA

• Experiencia con herramientas de simulación o software de física específico del dominio (por ejemplo, herramientas de elementos finitos, simuladores de circuitos, sistemas simbólicos)

• Formación en áreas como física computacional, mecánica estadística, electromagnetismo, mecánica cuántica o campos relacionados

• Experiencia evaluando el razonamiento de modelos, realizando benchmarking o diseñando evaluaciones técnicas

Creamos datos de entrenamiento STEM de alta calidad para modelos de IA de vanguardia. Nuestros datos se utilizan directamente en los procesos de entrenamiento y evaluación de laboratorios de IA líderes para mejorar el razonamiento de los modelos en dominios técnicos.

Buscamos expertos en Física para diseñar problemas rigurosos y deterministas que supongan un verdadero reto para los sistemas de IA de última generación. Cada problema debe tener exactamente una respuesta correcta verificable y presentarse junto con una solución completa y verificada.

• Diseñar problemas de física avanzados para el entrenamiento y la evaluación de IA de vanguardia

• Crear problemas deterministas con exactamente una respuesta correcta

• Escribir soluciones completas y verificadas y documentar claramente el proceso de razonamiento

• Desarrollar problemas que pongan a prueba el razonamiento físico profundo y el análisis de múltiples pasos, no solo la memorización

• Cuando sea pertinente, utilizar Python o herramientas especializadas para construir simulaciones, modelos o flujos de trabajo computacionales

• Garantizar que todos los resultados sean técnicamente precisos, reproducibles y estén bien escritos en inglés

• Ubicación: Remoto

• Tipo: Contrato / Jornada parcial

• Compromiso: de 20 a 40 horas por semana

• Compensación: Hasta 40 USD / h

• Duración del proyecto: 2 meses, con posibilidad de extensión

• Máster o Doctorado en Física o un campo estrechamente relacionado

• Sólida experiencia en investigación o en la industria que involucre física teórica, experimental o computacional

• Sólidos conocimientos de Python; comodidad con librerías científicas como numpy, scipy o similares

• Comprensión sólida de modelado, simulación, métodos numéricos y resolución de problemas de múltiples pasos

• Capacidad para diseñar problemas originales y difíciles que reflejen flujos de trabajo de física reales

• Excelente atención al detalle y habilidades de redacción técnica en inglés