Entrenador de IA en Ciencias Físicas Computacionales

Sobre esta oportunidad

micro1 está buscando científicos físicos computacionales que ya hayan trabajado entrenando o evaluando modelos de inteligencia artificial. El objetivo del proyecto es mejorar sistemas de IA avanzados, y tu papel será poner a prueba su capacidad con problemas científicos reales y exigentes. Es una colaboración como contratista, 100% remota y con horario flexible.

Aquí usarás tu conocimiento científico y tus habilidades de programación para diseñar tareas técnicas desafiantes, revisar el código y los análisis que generan los modelos, detectar dónde fallan y definir criterios objetivos de lo que es una solución correcta.

Perfil buscado

Buscan a una persona con formación profunda en alguna rama de las ciencias físicas y experiencia comprobable en el uso de métodos computacionales. Es indispensable que ya haya realizado trabajo pagado de entrenamiento o evaluación de IA con contenido científico o técnico. Las especialidades relevantes incluyen física, astronomía y cosmología, ciencia de materiales, química, física computacional, química computacional y simulación científica.

Qué harás

• Crear tareas realistas de ciencias físicas computacionales que desafíen a los modelos de IA más avanzados.
• Desarrollar instrucciones, entornos reproducibles, soluciones de referencia y criterios de evaluación.
• Evaluar cálculos, código, simulaciones, modelos y entregables técnicos generados por la IA.
• Identificar supuestos inválidos, errores numéricos, resultados físicamente imposibles, métodos incorrectos o fallas de reproducibilidad.

Requisitos clave

• Experiencia previa pagada entrenando, evaluando, midiendo o mejorando sistemas de IA en tareas científicas o técnicas.
• Dominio práctico sólido de Python.
• Experiencia profunda en al menos una especialidad de ciencias físicas.
• Experiencia directa con métodos computacionales para modelado, simulación, análisis numérico, análisis de datos o investigación reproducible.

Valoran especialmente

• Experiencia creando tareas de entrenamiento, respuestas de referencia, rúbricas, evaluadores o problemas de benchmark.
• Manejo de NumPy, SciPy, SymPy, Astropy, PyTorch, JAX o herramientas científicas similares.
• Experiencia validando simulaciones o modelos contra resultados analíticos, observaciones o datos experimentales.
• Disponibilidad para empezar de inmediato.

Cómo aplicar

El proceso consta de estos pasos:

1. Envía tu postulación con tu experiencia en entrenamiento de IA, tu especialidad y evidencia técnica pública.
2. Completa una entrevista con IA que incluye verificaciones técnicas y de integridad.
3. Pasa por una revisión con el gerente de contratación.
4. Si eres seleccionado, completa el onboarding del proyecto y comienza tu primera tarea asignada.

Para destacar, comparte pruebas públicas de tu trabajo, como publicaciones revisadas por pares o preprints, código público de simulación o análisis, perfiles en Google Scholar, ORCID o arXiv, contribuciones a software científico de código abierto, notebooks, modelos o datasets reproducibles, y benchmarks o proyectos técnicos públicos.

Rango salarial

USD 60 – 120 por hora equivalente, pagado por tarea aceptada. La compensación se basa en resultados: se paga por las tareas que cumplen con las especificaciones y los requisitos de calidad del proyecto. La disponibilidad de tareas y el tiempo de realización pueden variar. Se espera una dedicación de 15+ horas por semana.

¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.