Ingeniero Mecánico y Experto en Python para Entrenamiento de IA Freelance

Empresa busca Ingeniero Mecánico con experiencia en Python para diseñar y crear problemas computacionales para entrenar modelos de IA, trabajando de forma freelance y remota.

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 ingeniería computacional para desafiar un modelo de IA de frontera. El problema debe tener una respuesta verificable por código y requerir una herramienta especializada como Cantera, CoolProp, CalculiX, OpenFAST o similares. Las bibliotecas numéricas genéricas por sí solas no serán suficientes. Cada problema se ejecuta dentro de un contenedor Linux aislado con la herramienta preinstalada y un juez programático que califica la respuesta del modelo. Como autor experto, deberás: - Elegir una herramienta principal y diseñar un problema que dependa de sus solucionadores, kernels de simulación o modelos específicos del dominio. - Escribir una solución de referencia en Python, proporcionar archivos de entrada y definiciones de geometría o mecanismos cuando sea necesario. - Decidir la respuesta numérica y cuán cerca debe estar el modelo —con una tolerancia apropiada al dominio— para considerarse correcta. - Probar el problema contra el modelo en lotes de intentos paralelos, ajustando la dificultad hasta que el agente solo tenga éxito en un pequeño número de intentos. - Una vez que estés satisfecho con la tarea y esta puntúe dentro del rango, pasará a un revisor senior de tu subcampo, quien proporcionará comentarios para asegurar la alta calidad de la tarea. La calibración requiere paciencia. Estarás ajustando el problema contra lotes de ejecuciones paralelas del agente, apuntando a una tasa de éxito del 10-30%. Lograr esto implica reescribir ciclos termodinámicos, ajustar modelos de materiales y condiciones de contorno, y observar cómo actúan los agentes. Aprenderás cómo estos agentes toman atajos, dónde una simulación se detiene, dónde un solucionador converge. Este tiempo se acumula en dos direcciones: saldrás de cada tarea con un dominio más profundo de la herramienta principal y también obtendrás una intuición práctica de cómo un modelo de frontera navega problemas complejos de mecánica térmica, estructural y de fluidos. Qué buscamos: Esta oportunidad es ideal para ingenieros con experiencia en Python, abiertos a proyectos a tiempo parcial y no permanentes. Idealmente, los contribuyentes tendrán: - Título en Ingeniería Mecánica o campo relacionado. - Más de 2 años de experiencia en investigación, aplicada o docencia. - Dominio de Python para escribir soluciones de referencia. - Fluidez —o fuerte voluntad de aprender de forma independiente— en al menos un paquete de ingeniería mecánica programable: Cantera, CoolProp, CalculiX, OpenFAST, YADE o herramientas similares del catálogo de ingeniería más amplio. - Capacidad para diseñar problemas que realmente requieran un solucionador especializado. - Sólido dominio del inglés escrito (C1+). Si no tienes experiencia previa con las herramientas listadas, ¡aún puedes postularte! Siempre que estés listo para ponerte al día por tu cuenta y empezar a trabajar de inmediato. Cómo funciona: Postulate → Superá las cualificaciones → Uníte a un proyecto → Completá tareas → Recibí 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 $14 por hora, dependiendo de su nivel y ritmo de contribución. La compensación varía entre proyectos según el alcance, la complejidad y la experiencia requerida. Tené en cuenta que otros proyectos en la plataforma pueden ofrecer diferentes niveles de ganancias según sus requisitos.

Responsabilidades

• Diseñar problemas de ingeniería computacional para desafiar modelos de IA.
• Escribir soluciones de referencia en Python.
• Suministrar archivos de entrada y definiciones necesarias.
• Definir la respuesta numérica y la tolerancia aceptable.
• Probar y ajustar la dificultad del problema.
• Colaborar con revisores senior para asegurar la calidad de las tareas.

Skills requeridas

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