ML Engineer

ML Engineer

Vergütung: 80 $ bis 150 $ pro Stunde

Standort: Weltweit, vollständig remote

Beschäftigungsart: Freie Mitarbeit (ca. 15 Stunden pro Woche)

Arbeitszeiten: Flexibel, Sie wählen die Stunden und Tage, an denen Sie arbeiten, einschließlich Wochenenden bei Bedarf

Wir suchen hochqualifizierte Machine-Learning-Experten für die Mitarbeit an einem KI-Trainingsprojekt, das Modellentwicklung, Trainings- und Inferenzsysteme, numerisches Rechnen, Leistungsoptimierung und Python umfasst.

Die Arbeit umfasst das Erstellen, Lösen, Überprüfen und Validieren anspruchsvoller Aufgaben im Bereich Machine-Learning-Engineering. Eine typische Aufgabe erfordert möglicherweise das Implementieren oder Modifizieren eines Modells, das Erstellen eines reproduzierbaren Trainings- oder Inferenz-Workflows, das Optimieren von Speicher oder Durchsatz, das Bereinigen numerischer oder systemweiter Fehler sowie das Verifizieren, dass die resultierende Implementierung den objektiven Korrektheits- und Leistungsanforderungen entspricht.

Dies ist eine sehr code-lastige Rolle. Kandidaten müssen Erfahrung mit der Verwendung von Coding-Agenten mit Python in ihrem Workflow haben.

Worauf Sie sich konzentrieren

• Entwicklung und Validierung von Machine-Learning-Modellen, Trainings-Pipelines, Inferenzsystemen und der zugehörigen Infrastruktur.
• Implementierung von Modellkomponenten, Daten-Pipelines, Evaluierungssystemen und numerischen Methoden.
• Erstellung reproduzierbarer programmatischer Workflows unter Verwendung von Python und Befehlszeilentools.

Erforderliche Qualifikationen

• Ein Master-Abschluss oder PhD in Informatik, Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, Angewandter Mathematik, Statistik, Ingenieurwissenschaften oder einer eng verwandten quantitativen Disziplin.
• Fundierte Berufs- oder Forschungserfahrung im Bereich Machine Learning.
• Praktische Kenntnisse in Python und Coding-Agenten.

Relevante Tools können sein:

• PyTorch
• JAX
• NumPy und SciPy
• SGLang
• vLLM
• llama.cpp
• Hugging Face Transformers
• Hugging Face Tokenizers

Gleichwertige Tools können ebenfalls berücksichtigt werden, wenn der Kandidat eine direkt relevante Tiefe nachweist.

Erfahrung bei einem etablierten Technologieunternehmen, einem KI-Labor, einer Forschungseinrichtung oder einer anderen anerkannten Entwicklungsumgebung wird dringend bevorzugt. Außergewöhnliche Open-Source- oder akademische Erfahrung kann ebenfalls qualifizieren.

Prozess

1. Bwerben Sie sich für die Rolle und beantworten Sie die Screening-Fragen.
2. Absolvieren Sie ein KI-Interview von ca. 30 Minuten.
3. Durchlaufen Sie die Prüfung durch den Hiring Manager.

Vergütungsstruktur

Die Vergütung ist ergebnisbasiert. Experten werden pro Aufgabe bezahlt, die den Projektspezifikationen entspricht. Die für die Erledigung der jeweiligen Aufgabe benötigte Zeit kann je nach Erfahrung und Workflow des Experten variieren.

Es gelten Mindestanforderungen für Einreichungen.

Start-Zeitplan & Verfügbarkeit

• Wir besetzen Rollen in der Regel innerhalb von 48 Stunden und suchen Experten, die sofort beginnen können. Wenn Sie ausgewählt werden, wird erwartet, dass Sie Ihre erste Aufgabe innerhalb von 24 bis 48 Stunden nach Abschluss des Onboardings beginnen.