
Gramian Consulting er et konsulentselskap med fokus på fjernarbeid og kompetanse innen teknologi, data og kunstig intelligens. Selskapet hjelper organisasjoner med å utvide sin tekniske kapasitet gjennom kompetanseforsterkning, rekruttering, dedikerte team og håndtering av kontraktører, samtidig som det tilbyr tjenester som LLM-trening og finjustering, AI-agenter og assistenter, MLOps og AI-infrastruktur. Selskapet støtter også individuell karriereutvikling gjennom mentorordninger og opplæringsprogrammer innen karriereforberedelse, intervjuforberedelse og orientering mot internasjonale markeder. Arbeidet kombinerer praktisk erfaring med teknikk og rekruttering for å hjelpe kunder med å bygge tekniske team og ta i bruk AI for å møte forretningsbehov.
Spesialist på fysikk og Python – fjernkontrakt i Bangladesh
Lag verifiserte fysikkbaserte kodeoppgaver for Gramian Consultings AI-forskningsinitiativ. Utvikle deterministiske Python-løsninger, tester og evalueringer for å vurdere resultater fra store språkmodeller.
Beskrivelse
- Lag vitenskapelige kodeoppgaver basert på et hovedproblem innen fysikk og minst tre tilknyttede delproblemer
- Utvikle validerte Python-referanseløsninger med omfattende enhetstestdekning
- Skriv målrettede tester som skiller korrekte AI-genererte løsninger fra ukorrekte løsninger
- Gjennomfør strukturelle kontroller på nivå 1 og kvalitetsgjennomganger på nivå 2 i Turing Central Task Platform (CTP)
- Oppdater oppgaver og løsninger basert på tilbakemeldinger fra kvalitetskontrollen
- Forbedre oppgaver slik at de oppfyller Pass@K-kriterier på tvers av GPT, Gemini, Nemotron og andre LLM-bedømmere
- Kontroller vitenskapelig nøyaktighet, problemformulering, determinisme og forventede resultater
- Lever sterke førstegangsinnleveringer og hold behovet for omarbeiding på et minimum
- Delta i gjennomganger, tilbakemeldingsmøter og prosjektmøter i de påkrevde overlappstidene
Krav
- Mastergrad eller doktorgrad i fysikk
- Avanserte ferdigheter i Python-programmering, inkludert erfaring med vitenskapelig databehandling
- Praktisk erfaring med NumPy, SciPy, SymPy eller tilsvarende domenespesifikke vitenskapelige Python-verktøy
- Evne til å definere strenge fysikkproblemer med tydelige begrensninger og forventede resultater
- Erfaring med å utvikle vitenskapelige implementeringer med enhetstester og deterministiske resultater
- Tidligere arbeid med AI-dataannotering, vitenskapelig forskning eller teknisk vitenskapelig skriving
- Kjennskap til rammeverk for LLM-vurdering eller kodebenchmarks
- Publisert fysikkforskning eller akademisk prosjekterfaring innen fysikk eller et annet STEM-felt