Materials Engineer & Python Expert - 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 Materialwissenschaft, um ein fortschrittliches KI-Modell herauszufordern. Das Problem muss eine durch Code verifizierbare Antwort haben und erfordert ein spezialisiertes Werkzeug wie ObsPy, instaseis, pyrocko, MITgcm, flopy/MODFLOW oder andere.
• Jedes Problem läuft in einem versiegelten Linux-Container mit dem vorinstallierten Werkzeug und einem programmatischen Richter, der die Antwort des Modells bewertet.

Als Experte erstellen Sie:

• Wählen Sie ein Ankerwerkzeug aus und entwerfen Sie ein Problem, das auf seinen Wellenformverarbeitungs-Kernen, geophysikalischen Inversionsroutinen, Untergrundflusslösern oder gemeinschaftlich validierten Datenpipelines basiert.
• Schreiben Sie eine Python-Referenzlösung, liefern Sie Eingabedateien und Modell- oder Domänenbeschreibungen, 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 liegt, wird die Aufgabe einem Senior-Rezensenten in Ihrem Fachgebiet übergeben, der Feedback gibt, 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%. Dies zu erreichen bedeutet, Wellenform-Szenarien neu zu schreiben, Inversionsparameter und Solver-Toleranzen zu straffen und zu beobachten, wie die Agenten agieren. Sie werden lernen, wie diese Agenten Abkürzungen nehmen, wo eine Simulation ins Stocken gerät und wo ein Fluss- oder Inversionsmodell konvergiert. Diese Zeit wirkt sich in zwei Richtungen aus. Sie kommen aus jeder Aufgabe mit einem tieferen Verständnis des Ankerwerkzeugs selbst und erhalten auch ein praktisches Arbeitsgefühl dafür, wie ein fortschrittliches Modell komplexe seismische, ozeanografische und unterirdische Flussprobleme navigiert.

Was wir suchen:

• Diese Gelegenheit eignet sich gut für Materialwissenschaftler und Ingenieure mit Erfahrung in Python, die offen für Teilzeitprojekte sind.
• Idealerweise haben die Mitwirkenden:

• Ein Abschluss in Materialwissenschaft oder einem verwandten Bereich;
• Mindestens 2 Jahre Forschungs-, Anwendungs- oder Lehrerfahrung;
• Python-Kenntnisse zum Schreiben von Referenzlösungen;
• Fließend in Englisch (C1+) und die Bereitschaft, mindestens ein scriptbares Paket zu lernen: ObsPy, instaseis, pyrocko, MITgcm, xmitgcm, flopy / MODFLOW oder GeoPandas;
• Die Fähigkeit, Probleme zu entwerfen, die wirklich einen spezialisierten Löser erfordern.

Wie es funktioniert:

• Bewerben → Qualifikation(en) bestehen → Ein Projekt beitreten → Aufgaben abschließen → Bezahlt werden

Projekterwartungen:

• Für dieses Projekt wird geschätzt, dass Aufgaben etwa 10–20 Stunden pro Woche während aktiver Phasen 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 45 USD pro Stunde verdienen, abhängig von ihrem Niveau und Tempo der Beiträge. Die Vergütung variiert je nach Projektumfang, Komplexität und erforderlicher Expertise.

Bitte beachten Sie, dass andere Projekte auf der Plattform unterschiedliche Verdienstniveaus basierend auf ihren Anforderungen anbieten können.