الوصف
يرجى تقديم سيرتك الذاتية باللغة الإنجليزية وتحديد مستوى إجادتك للغة الإنجليزية.
تربط Mindrift المتخصصين بفرص الذكاء الاصطناعي المستندة إلى المشاريع مع شركات تقنية رائدة، مع التركيز على الاختبار والتقييم والتحسين لأنظمة الذكاء الاصطناعي. المشاركة قائمة على المشروع وليست توظيفاً دائماً.
ما تتضمنه هذه الفرصة
بينما يتضمن كل مشروع مهام فريدة، يمكن للمساهمين أن:
- يُصمِّموا مشكلات هندسية أصلية للمواد تحاكي تدفقات العمل الهندسية الواقعية؛
- يخلقوا مشكلات تتطلب برمجة بايثون لحل حسابات وهياكل هندسية ونمذجة؛
- يضمنوا أن تكون المشكلات مكثفة حسابياً وتتطلب طرق عددية أو حلولاً تكرارية؛
- يطوروا مشكلات تتعلق بتصميم النظام والتحسين والتحليل؛
- يستندوا إلى تحديات بحثية حقيقية أو تطبيقات عملية من الممارسة الهندسية؛
- يُوثّقوا بيانات بيان المشكلة بوضوح ويقدموا إجابات صحيحة معتمدة؛
ما نبحث عنه
هذه الفرصة مناسبة للعلماء والمهندسين في المواد مع خبرة في بايثون ومتاحين لمشاريع بدوام جزئي وغير دائمة. من الناحية المثلى، سيكون لدى المساهمين ما يلي:
- درجة في علم المواد أو مجالات ذات صلة؛
- إتقان بايثون للتحقق الرقمي. يمكن أن تكون MATLAB أو R أو C أو SQL أو NumPy أو Pandas أو SciPy أو مكتبات متخصصة في المجال أو Stata، أو معرفة بأي لغة برمجة مكافئة؛
- خبرة مهنية 2+ سنوات: خبرة تطبيقية أو بحثية أو تدريسية قابلة للاعتبار؛
- فهم القيود الهندسية العملية والتقريبات؛
- كتابة إنجليزية قوية (C1+).
كيف تعمل المنصة
التقديم ؟ اجتياز المؤهلات ؟ الانضمام إلى مشروع ؟ إكمال المهام ؟ الدفع
توقعات وقت المشروع
بالنسبة لهذا المشروع، يُقدَّر أن تتطلب المهام نحو 10–20 ساعة أسبوعياً خلال المراحل النشطة، بناءً على متطلبات المشروع. هذه تقديرات وليست عبئ عمل مضمون، وتطبق فقط أثناء نشاط المشروع.
التعويض
في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يكسبوا حتى ما يعادل 35 دولاراً في الساعة، اعتماداً على مستوى المساهمة وسرعتها.
يختلف التعويض عبر المشاريع اعتماداً على النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة. يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.
Description
Please submit your CV in English and indicate your level of English proficiency.
Mindrift connects specialists with project-based AI opportunities for leading tech companies, focused on testing, evaluating, and improving AI systems. Participation is project-based, not permanent employment.
What this opportunity involves
While each project involves unique tasks, contributors may:
- Design original material engineering problems that simulate real engineering workflows;
- Create problems requiring Python programming to solve engineering calculations and simulations;
- Ensure problems are computationally intensive and require numerical methods or iterative solutions;
- Develop problems involving system design, optimization, and analysis;
- Base problems on real research challenges or practical applications from engineering practice;
- Verify solutions using Python with standard engineering libraries;
- Document problem statements clearly and provide verified correct answers.
What we look for
This opportunity is a good fit for materials scientists and engineers with experience in Python open to part-time, non-permanent projects. Ideally, contributors will have:
- Degree in materials science or related fields;
- Python proficiency for numerical validation. MATLAB, R, C, SQL, NumPy, Pandas, SciPy, domain-specific libraries, Stata, or knowledge of any programming language can be equivalent;
- 2+ years of professional experience: applied, research, or teaching experience is applicable;
- Understanding of practical engineering constraints and approximations;
- Strong written English (C1+).
How it works
Apply ? Pass qualification(s) ? Join a project ? Complete tasks ? Get paid
Project time expectations
For this project, tasks are estimated to require around 10–20 hours per week during active phases, based on project requirements. This is an estimate, not a guaranteed workload, and applies only while the project is active.
Compensation
On this project, contributors can earn up to $35 per hour equivalent, depending on their level and pace of contribution.
Compensation varies across projects depending on scope, complexity, and required expertise. Please note that other projects on the platform may offer different earning levels based on their requirements.