Ingeniero de Materiales y Experto en Python para Entrenamiento de IA Freelance

Empresa busca un Ingeniero de Materiales con experiencia en Python para diseñar y evaluar problemas de ciencia de materiales para entrenar modelos de IA. El rol es freelance, basado en proyectos y con dedicación estimada de 10-20 horas semanales.

Descripción del puesto

Mindrift conecta especialistas con oportunidades de proyectos basados en IA para empresas líderes de tecnología, enfocados en probar, evaluar y mejorar sistemas de IA. La participación es por proyecto, no es empleo permanente. **Qué implica esta oportunidad:** Diseñarás problemas de ciencia de materiales computacionales para desafiar un modelo de IA de frontera. El problema debe tener una respuesta verificable por código y requerir una herramienta especializada como ObsPy, instaseis, pyrocko, MITgcm, flopy/MODFLOW, u otras. El procesamiento genérico de datos con datos de juguete sintéticos no será suficiente. Cada problema se ejecuta dentro de un contenedor Linux sellado con la herramienta preinstalada y un juez programático que califica la respuesta del modelo. **Como autor experto, usted:** - Elegir una herramienta ancla y diseñar un problema que dependa de sus kernels de procesamiento de formas de onda, rutinas de inversión geofísica, solucionadores de flujo subterráneo o pipelines de datos validados por la comunidad. - Escribir una solución de referencia en Python, suministrar archivos de entrada y definiciones de modelos o dominios donde sea necesario. - Decidir la respuesta numérica y cuán cerca debe estar el modelo —con una tolerancia apropiada al dominio— para ser considerado correcto. - Probar el problema contra el modelo en lotes de intentos paralelos, ajustando la dificultad del problema hasta que el agente solo tenga éxito en un pequeño número de intentos. - Una vez que esté satisfecho con la tarea y esta puntúe dentro del rango, la tarea pasará a un revisor senior en su subcampo. Él proporcionará comentarios para garantizar que la calidad de la tarea sea alta. La calibración requiere paciencia. Estará ajustando el problema contra lotes de ejecuciones paralelas del agente, apuntando a una tasa de éxito en el rango del 10-30%. Alcanzar eso significa reescribir escenarios de formas de onda, ajustar parámetros de inversión y tolerancias del solucionador, y observar cómo actúan los agentes. Aprenderá cómo estos agentes toman atajos, dónde se detiene una simulación, dónde converge un modelo de flujo o inversión. Este tiempo se acumula en dos direcciones. Saldrá de cada tarea con un dominio más profundo de la propia herramienta ancla, y también obtendrá una intuición práctica de cómo un modelo de frontera navega problemas complejos sísmicos, oceanográficos y de flujo subterráneo. **Qué buscamos:** Esta oportunidad es ideal para científicos e ingenieros de materiales con experiencia en Python, abiertos a proyectos a tiempo parcial y no permanentes. Idealmente, los contribuyentes tendrán: - Título en Ciencia de Materiales o campo relacionado. - Más de 2 años de experiencia en investigación, aplicada o docente. - Dominio de Python para escribir soluciones de referencia. - Fluidez —o fuerte voluntad de aprender de forma independiente— con al menos un paquete programable: ObsPy, instaseis, pyrocko, MITgcm, xmitgcm, flopy / MODFLOW, o GeoPandas. - Capacidad para diseñar problemas que realmente requieran un solucionador especializado. - Fuerte dominio del inglés escrito (C1+). ¿No tiene experiencia previa con las herramientas listadas? Aún es bienvenido a postularse, siempre que esté listo para ponerse al día por su cuenta y empezar a trabajar de inmediato. **Cómo funciona:** Postularse → Aprobar calificación(es) → Unirse a un proyecto → Completar tareas → Recibir pago. **Expectativas de tiempo del proyecto:** Para este proyecto, se estima que las tareas requerirán entre 10 y 20 horas por semana durante las fases activas, según los requisitos del proyecto. Esta es una estimación, no una carga de trabajo garantizada, y se aplica solo mientras el proyecto está activo. **Compensación:** En este proyecto, los contribuyentes pueden ganar hasta el equivalente a $17 por hora, dependiendo de su nivel y ritmo de contribución. La compensación varía entre proyectos según el alcance, la complejidad y la experiencia requerida. Tenga en cuenta que otros proyectos en la plataforma pueden ofrecer diferentes niveles de ganancias según sus requisitos.

Responsabilidades

• Diseñar problemas de ciencia de materiales para desafiar modelos de IA.
• Escribir soluciones de referencia en Python.
• Suministrar archivos de entrada y definiciones de dominio.
• Decidir la respuesta numérica y la tolerancia aceptable.
• Probar el problema contra el modelo y ajustar la dificultad.
• Colaborar con revisores senior para asegurar la calidad de las tareas.

Skills requeridas

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