عضو الكادر التقني، تدريب النماذج (البحث التطبيقي)
7 US$ إلى 8 US$/ساعةنطاق تقريبي تقدمه micro1
نُشرت في 27 أكتوبر 2026 · التقديم حتى 26 ديسمبر 2026
أحوّلك إلى صفحة micro1 الرسمية. التقديم مجاني وبالإنجليزية.
أحصل على عمولة من المنصة عند توظيف مرشح وجّهته. لا يغيّر ذلك شيئاً بالنسبة لك.
يطور عضو الكادر التقني لتدريب النماذج نماذج تعلم آلي متخصصة ويكيّفها وينشرها للتطبيقات اللغوية والمتعددة الوسائط والروبوتات. يتطلب الدور أسسًا متينة في التعلم العميق، وخبرة عملية في نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، وإتقانًا للغة Python وPyTorch.
الوصف بالإنجليزية كما نشرته micro1.
Job Title: Member of Technical Staff, Model Training (applied research)
Job Type: Full-time
Location: Remote
The Role
In this role, you will work across language models, multimodal systems, robotics, and autonomous agents, developing models optimized for specific applications and environments. You will own the full model development lifecycle, from understanding application requirements and designing training datasets to model adaptation, evaluation, and production deployment.
Our objective is to build specialized models that match or exceed the quality of frontier models on targeted workloads while significantly improving inference efficiency, latency, and cost.
You will operate at the intersection of applied machine learning research and production engineering, turning advances in model training into reliable, high-performance systems with measurable real-world impact.
What You'll Do
- Train, fine-tune, and adapt language, vision-language, and robotics models using supervised fine-tuning (SFT), reinforcement learning (RL), imitation learning, and distillation.
- Develop specialized models for complex applications, including multimodal understanding, robotic perception and control, and autonomous agents capable of reasoning, planning, and tool use.
- Build simulation-based training and evaluation environments to study policy learning, task generalization, and the transfer of capabilities from simulated to real-world settings.
- Combine expert demonstrations, human feedback, synthetic datasets, and environment-generated trajectories into effective training datasets, reward signals, and learning curricula.
- Develop specialized models that power micro1's flow ecosystem, improving data generation, annotation, quality assurance, and automated grading workflows.
- Incorporate expert corrections and model performance feedback into iterative training cycles to continuously improve accuracy, robustness, and task success.
- Optimize models for production inference, balancing quality, latency, throughput, and computational efficiency against frontier-model baselines.
- Collaborate with research and platform engineering teams to transition promising prototypes into scalable, production-ready model deployments.
What We're Looking For
- Strong foundations in machine learning and deep learning, with hands-on experience training, adapting, and evaluating modern AI models.
- Practical experience in one or more areas, including large language models, vision-language models, robotics, reinforcement learning, or autonomous agents.
- Strong proficiency in Python and PyTorch, with the ability to develop reliable training, evaluation, and inference pipelines.
- Experience translating application requirements into measurable model objectives, benchmarks, and performance improvements.
- Solid software engineering fundamentals, including the ability to build maintainable systems and move research prototypes toward production.
- Familiarity with model adaptation techniques such as fine-tuning, distillation, imitation learning, or reinforcement learning.
- Strong experimental judgment and the ability to independently identify performance bottlenecks, evaluate trade-offs, and iterate toward effective solutions.
Nice to Have
- Experience with robotics, embodied AI, vision-language-action models, or simulation-based policy learning.
- Familiarity with agent frameworks, tool-using models, and environment-driven training.
- Experience with synthetic data generation, human-in-the-loop learning, or automated evaluation systems.
- Knowledge of inference optimization techniques, including quantization, batching, model compression, and efficient serving.
- Experience deploying specialized models in production environments with demanding latency, reliability, or cost requirements.
- Research contributions or open-source work in applied machine learning, multimodal AI, robotics, or agent systems.
Compensation & Benefits Notice
The national pay range for this full-time position is base salary of $200,000, $320,000. All employees are eligible for equity compensation, and employees may also receive performance-based bonuses, dependent on role and subject to company policies. micro1 provides a comprehensive benefits package, including up to 100% reimbursement for health-insurance premiums, paid time off, a 401(K) plan with a company match, and additional benefits designed to support a high-performing, remote-first workforce.
micro1 is an equal opportunity employer. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex (including pregnancy, sexual orientation, or gender identity), national origin, age, disability, genetic information, veteran status, or any other characteristic protected by applicable local laws, regulations and ordinances. If you need assistance and/or a reasonable accommodation during the application process, reach out to support@micro1.ai.
Our hiring process utilizes artificial intelligence tools to assist in candidate screening and assessment. Our AI tools are designed to complement, not replace, human decision-making.
المهارات المطلوبة
- Model Training & Adaptation
- Multimodal AI
- Robotics & Agent Learning
- Applied ML Evaluation
- Inference Optimization & Model Deployment
متاح من أي بلد
عن micro1
micro1 مختبر بيانات ذكاء اصطناعي يوظف خبراء عن بُعد لتدريب النماذج وتقييمها. الإعلان الأصلي متاح على موقعهم.
عرض الوظيفة على micro1وظائف مشابهة
عضو في الطاقم التقني، تدريب النماذج (بحث ما بعد التدريب)
يتضمن هذا المنصب عن بُعد البحث في أساليب ما بعد التدريب المتقدمة والتعلم المعزز وتقنيات الضبط الدقيق للنماذج الكبيرة وتوسيع نطاقها. يحتاج المرشحون إلى أسس قوية في تعلم الآلة والتعلم العميق، وخبرة عملية في تدريب النماذج واسعة النطاق باستخدام Python وPyTorch.
- Reinforcement Learning & Optimization
- Post-Training Algorithms
- Training Data Strategy & Curriculum Learning
- +1
نُشرت منذ 7 يوماً7 US$ إلى 8 US$/ساعة
عضو الكادر التقني، تدريب النماذج (البنية التحتية والمنصة)
يصمم المرشح ويوسع نطاق البنية التحتية والمنصات الموزعة لدعم تدريب النماذج الذكية وتشغيلها على نطاق واسع. يتطلب الدور أساسيات قوية في علوم الحاسوب المتعلقة بالأنظمة الموزعة، وخبرة واسعة في بناء منصات خلفية قابلة للتوسع أو بنية تحتية للتعلم الآلي تعتمد على وحدات معالجة الرسومات.
- Distributed ML Training Infrastructure
- GPU Performance & Inference Optimization
- Distributed Systems & Platform Architecture
- +1
نُشرت منذ 7 يوماً7 US$ إلى 8 US$/ساعة
عضو الطاقم الفني، هندسة الأبحاث
يقوم مهندس الأبحاث بتطوير بيئات التعلم التعزيزي، وخطوط التدريب، وأنظمة التقييم الآلي للارتقاء بنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة. يجب أن يمتلك المرشحون خبرة عميقة في التعلم التعزيزي وتصميم البيئات، إضافة إلى سجل قوي في توسيع نطاق أطر التجريب.
- Reinforcement Learning
- ML-Oriented Data Design
- RL Environments
- +1
نُشرت منذ 50 يوماً400.000 US$ إلى 800.000 US$/سنة
عضو الطاقم التقني للذكاء الاصطناعي للمؤسسات
يندمج هذا الدور داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات لتشخيص الإخفاقات، وتصميم مجموعات بيانات التيقييم، وتشغيل التجارب. يحتاج المرشحون إلى درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر أو التعلم الآلي وخبرة قوية في تصميم أطر تقييم التعلم الآلي.
- Research Signal Judgment
- ML-Oriented Data Design
- Ops-to-Research Translation
- +1
نُشرت منذ 50 يوماً300.000 US$ إلى 700.000 US$/سنة
