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Physical Sciences Expert - Terminal Bench

Weekday AI

Lavoro da remoto

Località
Remote (India)
Pubblicato
19 ott 2026

Prima di candidarti, verifica sul sito dell’azienda che la posizione sia ancora aperta e leggi le condizioni complete.

Descrizione della posizione

L’interfaccia è in italiano. I titoli e le descrizioni delle aziende rimangono nella lingua originale di pubblicazione, che può essere l’inglese.

This role is for one of our clients Role Details Employment Type: Contract Location: Bangladesh, India, Pakistan, Indonesia, Egypt, Ghana, Nigeria, Turkey, Brazil, and Colombia Contract Duration: 5 weeks Start Date: Immediate Work Commitment: 40 hours per week, with at least 4 hours of daily overlap with Pacific Standard Time (PST) Compensation: $300 per approved task Average Task Completion Time: 6–8 hours Contract Benefits: No medical benefits or paid leave About the Role We are seeking highly qualified Physical Sciences Experts to develop realistic, terminal-based scientific computing tasks for AI benchmarking and evaluation. The role involves translating authentic workflows from physics, chemistry, materials science, astronomy, and computational science into reproducible, technically rigorous benchmark environments. You will develop scientific inputs, computational models, executable reference solutions, automated tests, and objective grading criteria. Your work will help assess whether AI agents can reason through complex scientific problems, use command-line tools effectively, debug calculations, execute simulations, and generate accurate, reproducible scientific outputs. The ideal candidate combines advanced academic or research expertise in a relevant physical-science discipline with strong programming skills and practical experience in computational modeling, numerical analysis, and scientific data processing. Core Scientific Domains Candidates should have expertise in at least one of the following areas: Physics and computational physics Chemistry and computational chemistry Materials science and materials modeling Astronomy and cosmology Thermodynamics Quantum mechanics Statistical mechanics Numerical and computational science Key Responsibilities Scientific Task Design: Develop challenging, multi-step terminal-based tasks based on authentic physical-science research and computational workflows. Environment Development: Build self-contained, reproducible computational environments with appropriate scientific software, dependencies, and configurations. Scientific Input Preparation: Create datasets, molecular structures, simulation parameters, experimental data, and model configurations. Reference Solution Development: Implement reliable scientific solutions using Python, Bash, C/C++, Julia, or other relevant programming languages and domain-specific tools. Automated Testing: Develop tests to validate numerical accuracy, physical consistency, convergence, expected output structures, and task completion. Computational Modeling: Design tasks involving simulations, numerical modeling, data fitting, optimization, spectroscopy, molecular analysis, and scientific visualization. Scientific Validation: Define appropriate units, numerical tolerances, boundary conditions, physical constraints, and expected scientific behavior. Reproducibility: Ensure tasks execute reliably in controlled environments without requiring runtime downloads or undocumented dependencies. Debugging and Optimization: Troubleshoot dependency conflicts, numerical precision issues, solver instability, computational performance, and file-format problems. Documentation: Clearly communicate scientific assumptions, computational methods, expected outputs, edge cases, and limitations to reviewers. Required Qualifications A PhD in Engineering or a relevant physical-science discipline, or postdoctoral experience or equivalent advanced technical experience in a relevant field. Strong expertise in at least one core domain, such as physics, chemistry, materials science, astronomy, cosmology, or computational science. Proficiency in Python, C/C++, Julia, Bash, or another programming language used for scientific computing. Experience with numerical methods, scientific simulations, computational modeling, or quantitative data analysis. Familiarity with Linux and terminal-based development environments. Ability to independently develop, debug, and validate scientific computational workflows. Strong understanding of physical units, numerical precision, scientific constraints, and reproducibility. Excellent analytical, problem-solving, and technical communication skills. Preferred Qualifications Experience with scientific computing libraries such as NumPy, SciPy, pandas, Matplotlib, SymPy, or JAX. Familiarity with molecular dynamics, quantum chemistry, finite-difference methods, Monte Carlo simulations, optimization, or statistical modeling. Experience with domain-specific tools such as OpenMM, ASE, RDKit, Psi4, LAMMPS, or GROMACS. Familiarity with Docker, Conda, Git, continuous integration systems, and automated testing frameworks. Experience with high-performance computing (HPC) systems or computationally intensive scientific workloads. Additional Advantages Experience evaluating AI coding agents or terminal-based AI systems. Background in research software engineering or scientific benchmark development. Experience creating automated graders and objective evaluation frameworks. Publications or open-source contributions in computational science or related research areas. Experience converting experimental or research workflows into reproducible computational packages. Contract and Compensation Details This is a 5-week, full-time contractor assignment requiring 40 hours of work per week and at least 4 hours of daily overlap with PST. Compensation follows a pay-per-task model, with $300 paid for each approved task that meets the project's specifications and acceptance criteria. Each task is expected to take approximately 6–8 hours on average, depending on complexity. The contract does not include medical benefits or paid leave. Candidates must be available to start immediately and commit to the required schedule throughout the engagement. Selection Process Interest Check Form: Complete the initial application and confirm interest in the assignment. Mandatory Screening Assessment: Complete the Terminal Bench screening test, lasting approximately 20 minutes. Specialized Physical Sciences Assessment: Complete one 40-minute assessment in the relevant subject area: Astronomy and Cosmology Physics Materials Science Chemistry Delivery Manager Review: The application and assessment results will be reviewed before the final selection decision. Total assessment time: Approximately 60 minutes, comprising the mandatory 20-minute screening test and one 40-minute subject-specific test. Candidates should take only one specialized assessment after completing the screening test. Important Application Instructions Candidates must use the same email address for the Interest Check Form and the agency portal submission. Applicants should be ready to begin immediately and meet the full-time availability requirements.

Cerca, confronta e prepara la candidatura

Inizia da una professione o competenza che desideri utilizzare. Regola i filtri di località e professione e apri le offerte per confrontare le responsabilità. Se non trovi risultati, prova un termine più breve o elimina un filtro alla volta.

Distingui i requisiti indispensabili dalle preferenze. Controlla orario, retribuzione e località quando sono indicati. Un lavoro da remoto può comunque richiedere la residenza in un paese, un’autorizzazione al lavoro o orari compatibili. Conferma la disponibilità e le condizioni complete con l’azienda.

Scegli esempi reali della tua esperienza che rispondano ai requisiti della posizione. Spiega il tuo contributo e usa numeri solo quando puoi dimostrarli. Segui le istruzioni dell’azienda e controlla i contatti, il contenuto e il PDF prima di inviare la candidatura.

Prima di inviare la candidatura

Domande sulla ricerca di lavoro

Perché alcuni annunci sono in inglese?

Le aziende scrivono i propri titoli e le proprie descrizioni. Conserviamo questi testi per non alterare requisiti o condizioni. La navigazione e questa guida sono in italiano. Se una ricerca in italiano non restituisce risultati, prova anche il ruolo o la competenza nella lingua dell’annuncio, per esempio “software engineer”.

Un lavoro da remoto permette di lavorare da qualsiasi paese?

Non necessariamente. L’azienda può limitare i paesi di residenza, richiedere un’autorizzazione al lavoro o stabilire orari precisi. Controlla l’annuncio originale. Se queste informazioni mancano, chiedi conferma all’azienda prima di presumere di poter lavorare dalla tua posizione.

Cosa posso fare se non ci sono risultati?

Prova un titolo più generale o una sola competenza e rimuovi un filtro alla volta. Le aziende usano nomi diversi per ruoli simili. Se un annuncio specifico è scomparso, cerca il suo riferimento nella pagina carriere dell’azienda: ampliare la ricerca non riapre una posizione chiusa.

La candidatura viene inviata tramite ResumizeAI?

Il pulsante per candidarti apre un sito esterno. Segui le istruzioni dell’azienda o del fornitore di selezione e conferma l’invio su quel sito. Preparare un CV in ResumizeAI non equivale a inviare una candidatura. Se il collegamento apre solo il sito aziendale, cerca prima la posizione.

Come adatto CV e lettera di presentazione?

Collega i requisiti a progetti, attività e risultati che puoi spiegare. Evidenzia l’esperienza pertinente senza inventare competenze o successi. Nella lettera, spiega il tuo interesse con un esempio concreto. Rispetta la lingua e il formato richiesti e rileggi entrambi i documenti prima dell’invio.