Resumen: Colabora con equipos líderes de inteligencia artificial para mejorar la calidad, utilidad y fiabilidad de los sistemas de IA conversacional de propósito general mediante la evaluación y el perfeccionamiento de conceptos de ingeniería. Aspectos destacados: 1. Centrarse en mejorar los sistemas de IA para contextos de ingeniería 2. Oportunidad de perfeccionar indicaciones y evaluar las respuestas de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) 3. Requiere doctorado en Ingeniería y experiencia profunda en el ámbito **Modalidad de trabajo:** Teletrabajo **Tipo de colaboración:** Contratista independiente **Horario:** Contrato a tiempo completo o a tiempo parcial **Requisito lingüístico:** Inglés fluido **Función:** Colabora con equipos líderes de inteligencia artificial para mejorar la calidad, utilidad y fiabilidad de los sistemas de IA conversacional de propósito general. Estos sistemas se utilizan en una amplia gama de escenarios cotidianos y profesionales, y su eficacia depende de la claridad, precisión y utilidad con que responden a las preguntas reales de los usuarios. En contextos relacionados con la ingeniería, los sistemas de IA conversacional deben demostrar un razonamiento aplicado preciso, una precisión cuantitativa y una resolución práctica de problemas alineada con sistemas del mundo real. Este proyecto se centra en evaluar y mejorar cómo los modelos razonan acerca de los conceptos de ingeniería y los explican en múltiples disciplinas. **Sus responsabilidades** * **Redactar y perfeccionar indicaciones** para guiar el comportamiento del modelo en escenarios de ingeniería * **Evaluar las respuestas generadas por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)** ante consultas relacionadas con la ingeniería, en cuanto a su exactitud técnica, razonamiento aplicado y exhaustividad * **Realizar verificaciones de hechos y comprobar cualquier afirmación técnica** mediante fuentes públicas autorizadas y conocimientos especializados en el ámbito * **Anclar las respuestas del modelo**, identificando sus puntos fuertes, aspectos mejorables y errores factuales o conceptuales * **Evaluar la claridad, estructura y adecuación de las explicaciones** para distintos públicos * Garantizar que **las respuestas del modelo se alineen con el comportamiento conversacional esperado y las directrices del sistema** * **Aplicar criterios de evaluación coherentes**, siguiendo taxonomías claras, referencias comparativas y directrices detalladas de evaluación **Perfil requerido** * Posee un **doctorado en Ingeniería o en un campo estrechamente relacionado** * Tiene experiencia profunda en **uno o más de los siguientes subdominios**: + Ingeniería de sistemas mecánicos y físicos + Ingeniería eléctrica, electrónica y de computación + Ingeniería química, de materiales y de procesos + Ingeniería civil, ambiental e infraestructural * Tiene **experiencia significativa en el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)** y comprende cómo y por qué las personas los utilizan * Tiene **excelentes habilidades de redacción** y puede explicar claramente conceptos complejos de ingeniería * Tiene una **gran atención al detalle**, detectando sistemáticamente matices que otros podrían pasar por alto * **Experiencia revisando o editando textos técnicos o académicos** **Especialidades deseables (no obligatorias)** * Experiencia en investigación aplicada, flujos de trabajo de ingeniería industrial o diseño de sistemas * Experiencia previa en RLHF (retroalimentación humana con refuerzo), evaluación de modelos o anotación de datos * Experiencia docente, de tutoría o de explicación de conceptos de ingeniería a audiencias no especializadas * Conocimiento de rúbricas de evaluación, referencias comparativas o marcos estructurados de revisión **Indicadores de éxito** * Identifica inexactitudes técnicas, supuestos erróneos o razonamientos incompletos en las salidas del modelo relacionadas con la ingeniería * Sus comentarios mejoran el rigor, la claridad y la corrección de las explicaciones proporcionadas por la IA * Entrega artefactos de evaluación coherentes y reproducibles que potencian el rendimiento del modelo