Chemist with Python Experience - Freelance AI Trainer

Bitte reichen Sie Ihren Lebenslauf in Englisch ein und geben Sie Ihr Englischniveau an. Mindrift verbindet Spezialisten mit projektbasierten KI-Möglichkeiten für führende Technologieunternehmen, die sich auf das Testen, Bewerten und Verbessern von KI-Systemen konzentrieren. Die Teilnahme ist projektbasiert, keine Festanstellung.

Was diese Gelegenheit beinhaltet:

• Sie entwerfen Probleme der computergestützten Chemie, um ein fortschrittliches KI-Modell herauszufordern. Das Problem muss eine durch Code verifizierbare Antwort haben und erfordert ein spezialisiertes Werkzeug wie GROMACS, PySCF, ORCA, Quantum ESPRESSO, AutoDock Vina oder andere.
• Jedes Problem läuft in einem versiegelten Linux-Container mit dem vorinstallierten Werkzeug und einem programmatischen Richter, der die Antwort des Modells bewertet.
• Wählen Sie ein Ankerwerkzeug und entwerfen Sie ein Problem, das von seinen Kraftfeldern, Integratoren, Methoden der elektronischen Struktur, Basissätzen oder Pseudopotential-Workflows abhängt.
• Schreiben Sie eine Python-Referenzlösung, liefern Sie Eingabedateien und molekulare oder kristalline Strukturdefinitionen, wo nötig.
• Bestimmen Sie die numerische Antwort und wie nah das Modell kommen muss — mit einer domänenangemessenen Toleranz — um als richtig zu gelten.
• Testen Sie das Problem gegen das Modell in Chargen paralleler Versuche und passen Sie die Schwierigkeit des Problems an, bis der Agent nur in einer kleinen Anzahl von Versuchen erfolgreich ist.
• Sobald Sie mit der Aufgabe zufrieden sind und sie im Bereich der Bewertung liegt, geht die Aufgabe an einen Senior Reviewer in Ihrem Teilbereich. Dieser wird Feedback geben, um sicherzustellen, dass die Aufgabenqualität hoch ist.
• Kalibrierung erfordert Geduld. Sie stimmen das Problem gegen Chargen paralleler Läufe des Agenten ab, mit dem Ziel einer Bestehensquote im Bereich von 10–30%.
• Das Erreichen dieses Ziels bedeutet, dass Sie molekulare Geometrien umschreiben, Basissätze und Konvergenzschwellen verschärfen und beobachten, wie die Agenten agieren.
• Sie werden lernen, wie diese Agenten Abkürzungen nehmen, wo eine Simulation ins Stocken gerät und wo ein selbstkonsistenter Feldzyklus konvergiert.
• Sie kommen aus jeder Aufgabe mit einem tieferen Verständnis des Ankerwerkzeugs selbst und erhalten auch ein praktisches Gespür dafür, wie ein fortschrittliches Modell komplexe molekulare Dynamik, Quantenchemie und Docking-Probleme navigiert.

Was wir suchen:

• Abschluss in Chemie oder einem verwandten Bereich.
• Mindestens 2 Jahre Forschungs-, Anwendungs- oder Lehrerfahrung.
• Python-Kenntnisse zum Schreiben von Referenzlösungen.
• Fließend in — oder starke Bereitschaft, unabhängig zu lernen — mindestens einem scriptbaren Paket der computergestützten Chemie: GROMACS, LAMMPS, PySCF, ORCA, xtb, CREST, Quantum ESPRESSO, phonopy, pymatgen, AutoDock Vina oder GNINA.
• Fähigkeit, Probleme zu entwerfen, die tatsächlich einen spezialisierten Löser erfordern.
• Starkes schriftliches Englisch (C1+).
• Keine vorherige Erfahrung mit den aufgeführten Werkzeugen? Sie sind dennoch willkommen, sich zu bewerben — solange Sie bereit sind, sich selbstständig einzuarbeiten und sofort loszulegen.

Wie es funktioniert:

• Bewerben
• Qualifikation(en) bestehen
• Ein Projekt beitreten
• Aufgaben abschließen
• Bezahlung erhalten

Projekterwartungen:

Für dieses Projekt wird geschätzt, dass Aufgaben während aktiver Phasen etwa 10–20 Stunden pro Woche erfordern, basierend auf den Projektanforderungen. Dies ist eine Schätzung, keine garantierte Arbeitslast, und gilt nur, solange das Projekt aktiv ist.

Vergütung:

In diesem Projekt können Mitwirkende bis zu 76 USD pro Stunde verdienen, abhängig von ihrem Niveau und Tempo der Beiträge. Die Vergütung variiert je nach Projekt, abhängig von Umfang, Komplexität und erforderlicher Expertise. Bitte beachten Sie, dass andere Projekte auf der Plattform unterschiedliche Verdienstniveaus basierend auf ihren Anforderungen anbieten können.