Gramian Consulting är ett konsultföretag med fokus på distansarbete och kompetens inom teknik, data och AI. Företaget hjälper organisationer att utöka sin tekniska kapacitet genom kompetensförstärkning, rekrytering, dedikerade team och hantering av konsulter, samtidigt som det erbjuder tjänster som LLM-träning och finjustering, AI-agenter och assistenter, MLOps samt AI-infrastruktur. Företaget stödjer även individers karriärutveckling genom mentorprogram och utbildningsprogram inom karriärförberedelser, intervjuförberedelser och orientering mot internationella marknader. Arbetet kombinerar praktisk erfarenhet av teknik och rekrytering för att hjälpa kunder att bygga tekniska team och tillämpa AI på affärsbehov.
Fysik- och Python-specialist – distansuppdrag i Bangladesh
Skapa verifierade fysikbaserade kodningsuppgifter för Gramian Consultings AI-forskningsinitiativ. Bygg deterministiska Python-lösningar, tester och utvärderingar för att bedöma resultat från stora språkmodeller.
Beskrivning
- Skapa vetenskapliga kodningsuppgifter kring ett huvudsakligt fysikproblem och minst tre relaterade delproblem
- Bygg validerade Python-referenslösningar med omfattande enhetstesttäckning
- Skriv riktade tester som skiljer korrekta AI-genererade lösningar från felaktiga
- Genomför strukturella kontroller på nivå 1 och kvalitetsgranskningar på nivå 2 i Turing Central Task Platform (CTP)
- Uppdatera uppgifter och lösningar utifrån återkoppling från kvalitetskontrollen
- Förfina uppgifter så att de uppfyller Pass@K-kriterier för GPT, Gemini, Nemotron och andra LLM-bedömare
- Kontrollera vetenskaplig korrekthet, problemformulering, determinism och förväntade resultat
- Leverera starka första inlämningar och håll omarbetningen på ett minimum
- Delta i granskningar, återkopplingsmöten och projektmöten under obligatoriska överlappningstider
Krav
- Masterexamen eller doktorsexamen i fysik
- Avancerade kunskaper i Python-programmering, inklusive erfarenhet av vetenskapliga beräkningar
- Praktisk erfarenhet av NumPy, SciPy, SymPy eller jämförbara domänspecifika vetenskapliga Python-verktyg
- Förmåga att definiera stringenta fysikproblem med tydliga begränsningar och förväntade resultat
- Erfarenhet av att utveckla vetenskapliga implementationer med enhetstester och deterministiska resultat
- Tidigare arbete med AI-dataannotering, vetenskaplig forskning eller tekniskt vetenskapligt skrivande
- Kännedom om ramverk för LLM-bedömning eller kodningsbenchmarkar
- Publicerad fysikforskning eller akademisk projekterfarenhet inom fysik eller annat STEM-område