ML Engineer - vacante remota

La empresa micro1 busca cubrir el puesto de ML Engineer. La vacante pertenece al área de IT y programación y es totalmente remota. La empresa no pone ninguna restricción sobre el lugar de residencia, así que usted puede postular desde donde vive.

Las herramientas principales que nombra el anuncio son: Machine Learning, Python. El CV debería mostrar ejemplos concretos justo de esas capacidades.

La empresa publicó la remuneración: $100 - $150 por hora. Sobre el horario, el anuncio no pone ninguna condición.

Esta vacante pasó una revisión automática: los anuncios que exigen un permiso de trabajo extranjero, patrocinio de visa, una nacionalidad concreta o residencia en un país determinado no entran en la lista.

Job Descripción Tasa horaria: $100-$150 Ubicación del trabajo: Trabajo flexible y remoto a nivel mundial Duración del contrato: Aproximadamente 15 horas por semana Horario de trabajo: Flexible, lo que le permite elegir las horas y días que más le convengan, incluyendo los fines de semana si prefiere Estamos buscando especialistas de aprendizaje de maquinaria de alto nivel para unirse a nuestro proyecto de capacitación de IA centrado en el desarrollo de modelos, el entrenamiento y los sistemas de inferencia, computación numérica, optimización de rendimiento y programación de Python. Sus responsabilidades incluyen diseñar, implementar, revisar y validar tareas complejas de aprendizaje automático. Una tarea típica podría implicar desarrollar o adaptar un modelo, crear un proceso de formación repetible o de inferencia, mejorar la memoria o la velocidad, resolver problemas numéricos o a nivel de sistema, y asegurar que la ejecución final cumpla con las normas de precisión y rendimiento. Esta posición está adaptada para ingenieros e investigadores experimentados de ML que tienen una profunda comprensión de los sistemas subyacentes detrás de API de alto nivel. Los solicitantes deben poseer una experiencia práctica sustancial con varias herramientas del ecosistema moderno de ML y estar preparados para discutir sus contribuciones, optimizaciones y funciones operacionales. Lo que vas a tocar

* Diseño y validación de modelos de aprendizaje automático, tuberías de capacitación, sistemas de inferencia y infraestructura de apoyo.

* Implementar componentes modelo, tuberías de datos, mecanismos de evaluación y métodos numéricos.

* Construir flujos de trabajo programáticos reproducibles utilizando herramientas Python y línea de comandos.

* Operaciones de tensor manuales, diferenciación automática, arquitecturas modelo, tokenización, batido y generación.

* Optimize training or inference for latency, throughput, Memory efficiency, and hardware use.

* Diagnosticar la inestabilidad numérica, el comportamiento incorrecto de los tensores, las limitaciones de memoria, los malfuncionamientos del sistema distribuido y las declinaciones de rendimiento.

* Evaluar diferentes implementaciones modelo para confirmar corrección y reproducibilidad.

* Revisar código generado por AI y soluciones técnicas para la corrección, eficiencia y calidad de ingeniería.

* Elaborar criterios objetivos, parámetros de referencia y verificación.

* Document technical choice, trade-offs, and limitations in clear detail.

Experiencia requerida

* Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Aprendizaje de Máquinas, Inteligencia Artificial, Matemáticas Aplicadas, Estadísticas, Ingeniería o un campo estrechamente relacionado.

* Extensiva experiencia profesional o de investigación en el aprendizaje automático.

* Competencia con Python.

* Experiencia significativa con al menos dos marcos pertinentes de ML, bibliotecas o herramientas de inferencia.

* Una comprensión robusta de la formación modelo, evaluación, cálculo numérico o inferencia.

* La capacidad de depurar los sistemas ML más allá del uso básico de API.

* La capacidad de articular las decisiones sobre la aplicación, los cambios en el desempeño y los modos de fracaso de manera clara.

* Experiencia de construcción de flujos de trabajo técnicos reproducibles.

Potential Tools May Include:

* PyTorch

* JAX

* NumPy y SciPy

* SGLang

* VLLM

* llama.cpp

* Transformadores de cara hugging

* Hugging Face Tokenizers

También se pueden considerar instrumentos equivalentes si el candidato demuestra los conocimientos especializados pertinentes.

La experiencia profesional en una empresa de tecnología fiable, laboratorio de inteligencia artificial, institución de investigación o un entorno de ingeniería reconocido es muy deseable. La experiencia excepcional de código abierto o académico también puede ser suficiente. Proceso de aplicación

* Presentar su solicitud y responder a las preguntas de selección.

* Participar en una entrevista AI de 30 minutos.

* Complete una evaluación técnica, si es necesario.

* Llevar a cabo la revisión del gerente de contratación.

Estructura de compensación La compensación se determina por la calidad de la producción. Los expertos se pagan sobre la base de tareas que satisfacen los requisitos del proyecto. El tiempo necesario para completar cada tarea puede variar según la experiencia y el flujo de trabajo del experto. Se aplican normas mínimas de presentación. Start Timeline & Disponibilidad

* Nos proponemos llenar posiciones dentro de 48 horas y estamos buscando expertos que puedan empezar inmediatamente. Si se selecciona, deberá comenzar su primera tarea dentro de las 24 y 48 horas siguientes al embarque.