Experto en Física y Python para Entrenamiento de IA
Empresa de IA busca expertos en física con Python para diseñar y evaluar problemas complejos para modelos de IA, trabajando en proyectos por horas con pago hasta USD 17/hora.
Si sos físico con onda en Python y te copan los desafíos, esta es tu chance. Podés laburar remoto por proyecto, aplicando tus conocimientos para entrenar IA y ganar hasta USD 17 la hora. Ideal para quienes buscan flexibilidad y aplicar su expertise en un área de vanguardia.
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 física computacional para desafiar un modelo de IA de vanguardia. El problema debe tener una respuesta verificable por código y requerir una herramienta especializada como FEniCS, OpenFOAM, Meep, REBOUND, CAMB, u otras. Las bibliotecas numéricas genéricas por sí solas no serán suficientes. 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 principal y diseñar un problema que dependa de sus modelos de física, integradores, kernels Monte Carlo o discretizaciones de EDP. - Escribir una solución de referencia en Python, suministrar archivos de entrada y definiciones de dominio o condiciones iniciales cuando 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. Ellos brindarán retroalimentación 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 aprobación del 10-30%. Alcanzar eso significa reescribir configuraciones de campo, ajustar condiciones iniciales y parámetros del solver, y observar cómo actúan los agentes. Aprenderá cómo estos agentes toman atajos, dónde se detiene una simulación, dónde converge un integrador. Este tiempo se acumula en dos direcciones. Saldrá de cada tarea con un dominio más profundo de la propia herramienta principal y también obtendrá una intuición práctica de cómo un modelo de vanguardia navega problemas complejos de electromagnetismo, fluidos, gravitación y cosmología. Qué buscamos: Esta oportunidad es adecuada para físicos con experiencia en Python, abiertos a proyectos a tiempo parcial y no permanentes. Idealmente, los colaboradores tendrán: - Título en Física (Teórica, Experimental o Computacional) o campo relacionado. - Más de 2 años de experiencia en investigación, aplicada o docencia. - Dominio de Python para escribir soluciones de referencia. - Fluidez con —o fuerte voluntad de aprender de forma independiente— al menos un paquete de física programable: FEniCS / DOLFINx, OpenFOAM, Meep, MPB, openEMS, Geant4, PYTHIA8, ROOT / PyROOT, WarpX, REBOUND, MESA, CAMB, CLASS o bilby. - Capacidad para diseñar problemas que realmente requieran una herramienta de simulación especializada. - Sólido 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 colaboradores 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 física computacional para desafiar modelos de IA.
- Escribir soluciones de referencia en Python.
- Definir respuestas numéricas y tolerancias.
- Probar y ajustar la dificultad de los problemas.
- Colaborar con revisores senior para asegurar la calidad de las tareas.