Astronome et scientifique spatial

Si vous êtes un expert en astronomie ou en sciences spatiales qui apprécie la précision technique, le raisonnement quantitatif et la résolution de problèmes basée sur la physique, c'est une opportunité unique de contribuer directement à la manière dont la prochaine génération de systèmes d'IA comprend et communique des concepts scientifiques spatiaux complexes. Nous recherchons des spécialistes capables d'évaluer, de contester et d'affiner des modèles de langage avancés sur des sujets spécifiques à un domaine. Votre expertise contribuera directement à améliorer les principaux modèles d'IA au monde et jouera un rôle important dans le façonnement de l'avenir de l'IA. Ce rôle est proposé par SME Careers, une entreprise de services de données d'IA en forte croissance et filiale de SuperAnnotate, fournissant des données d'entraînement pour nombre des plus grandes entreprises d'IA et laboratoires de modèles fondateurs au monde.

Important :
Il n'y a pas de projet immédiat pour ce poste ; cependant, si vous êtes qualifié, vous ferez partie des premiers experts que nous contacterons lorsque des opportunités pertinentes se présenteront. Cela vous donnera également accès à de futurs projets disponibles via notre réseau d'experts.

Responsabilités

• Évaluer les réponses générées par l'IA pour leur exactitude scientifique, leur rigueur logique, leur exhaustivité et leur clarté dans les domaines de l'astronomie et des sciences spatiales.
• Mettre au défi les modèles de langage avec des scénarios réalistes, des calculs et des tâches de raisonnement de « style recherche » (sans exagérer la certitude).
• Examiner et affiner les invites (prompts) générées par l'IA, les réponses du modèle et les solutions étape par étape (unités, hypothèses, approximations, incertitude).
• Fournir un retour structuré identifiant les erreurs conceptuelles, les hypothèses erronées, les contraintes manquantes, les formules mal utilisées, les erreurs d'unités ou les affirmations trompeuses/trop confiantes.
• Évaluer les performances sur des sujets tels que : Mécanique orbitale (intuition des transferts, bases des perturbations, repères de référence) Astrophysique stellaire/galactique (luminosité/flux, magnitudes, spectres, distances) Bases de la cosmologie (redshift, concepts d'expansion, contraintes observationnelles) Sciences planétaires (bilan thermique, bases des atmosphères, processus de surface) Physique spatiale (plasmas, vent solaire, magnétosphères) selon la spécialité Interprétation des données (SNR, effets de sélection, incertitudes, statistiques)
• Contribuer à définir les normes de communication de l'IA pour le contenu scientifique, en particulier la manière dont les modèles expriment leurs hypothèses, leur incertitude et les limites de l'inférence.

Exigences

• 4 ans et plus d'expérience professionnelle en astronomie, astrophysique, sciences planétaires, physique spatiale, héliophysique, cosmologie, astronomie observationnelle, science/opérations de mission, instrumentation ou dans un domaine des sciences spatiales étroitement lié.
• Connaissance approfondie des fondamentaux essentiels à votre spécialité, tels que la mécanique classique, l'électromagnétisme, les processus radiatifs, la physique stellaire/galactique, la mécanique orbitale, les systèmes de coordonnées, les étalons de temps, les statistiques/incertitudes et les hypothèses de modélisation scientifique.
• Forte capacité à vérifier la plausibilité des résultats (ordres de grandeur, cohérence des unités, cas limites, propagation des erreurs) et à communiquer les limitations de manière responsable.
• Licence requise (physique/astronomie/sciences spatiales/ingénierie ou domaine connexe) ; Master/Doctorat fortement privilégié.
• Expérience en matière d'entraînement de données pour l'IA, d'annotation, d'exercice de red-teaming ou d'évaluation de contenu technique généré par l'IA constitue un atout majeur.
• Familiarité avec les outils et flux de travail tels que Python/NumPy/SciPy, les pipelines de données, les requêtes de catalogues, les concepts de photométrie/spectroscopie ou les ensembles de données de mission est un atout.