ML Engineer - vaga remota

A empresa micro1 está com uma vaga aberta de ML Engineer. A posição fica na área de TI e programação e é totalmente remota. A empresa não impõe restrição sobre onde o candidato mora, então você pode se candidatar de onde estiver.

As principais ferramentas citadas no anúncio são: Machine Learning, Python. O currículo precisa mostrar exemplos concretos exatamente dessas habilidades.

A empresa publicou a remuneração: $100 - $150 por hora. O anúncio não impõe condição nenhuma de horário.

Esta vaga passou por uma verificação automática: anúncios que exigem autorização de trabalho estrangeira, patrocínio de visto, uma nacionalidade específica ou residência em um país indicado não entram na lista.

Descrição do trabalho Taxa por hora: $100 - $150 Local de trabalho: Trabalho flexível e remoto globalmente Duração do contrato: Aproximadamente 15 horas por semana Horário de trabalho: Flexível, permitindo que você escolha as horas e dias que melhor se adequam, incluindo fins de semana, se preferir Estamos buscando especialistas de aprendizado de máquina de topo para se juntar ao nosso projeto de treinamento de IA focado no desenvolvimento de modelos, treinamento e sistemas de inferência, computação numérica, otimização de desempenho e programação Python. Suas responsabilidades incluirão projetar, implementar, revisar e validar tarefas complexas de aprendizado de máquina. Uma tarefa típica pode envolver desenvolver ou adaptar um modelo, criar um processo de treinamento ou inferência repetível, melhorar a memória ou velocidade, solucionar problemas numéricos ou de nível do sistema, e garantir que a implementação final atenda aos padrões de precisão e desempenho. Esta posição é adaptada para engenheiros e pesquisadores experientes da ML que têm uma profunda compreensão dos sistemas subjacentes por trás de APIs de alto nível. Os candidatos devem possuir experiência prática substancial com várias ferramentas do ecossistema ML moderno e estar preparados para discutir suas contribuições, otimizações e funções operacionais. O que você vai fazer

* Projetar e validar modelos de aprendizado de máquina, oleodutos de treinamento, sistemas de inferência e infraestrutura de suporte.

* Implementar componentes do modelo, pipelines de dados, mecanismos de avaliação e métodos numéricos.

* Construir fluxos de trabalho programáticos reprodutíveis usando ferramentas Python e linha de comando.

* Lidar com operações tensor, diferenciação automática, arquiteturas de modelos, tokenization, batching, e geração.

* Otimizar treinamento ou inferência para latência, rendimento, eficiência de memória e utilização de hardware.

* Instabilidade numérica diagnosa, comportamento tensor incorreto, restrições de memória, mau funcionamento do sistema distribuído e declínios de desempenho.

* Avaliar diferentes implementações de modelo para confirmar correção e reprodutibilidade.

* Revisão de código gerado por IA e soluções técnicas para correção, eficiência e qualidade de engenharia.

* Desenvolver testes objetivos, benchmarks e critérios de verificação.

* Documento de opções técnicas, trade-offs, e limitações em detalhes claros.

Experiência exigida

* Mestrado em Ciência da Computação, Aprendizagem de Máquinas, Inteligência Artificial, Matemática Aplicada, Estatística, Engenharia ou um campo intimamente relacionado.

* Extensa experiência profissional ou de pesquisa em machine learning.

* Proficiência com Python.

* Experiência significativa com pelo menos duas estruturas de ML relevantes, bibliotecas ou ferramentas de inferência.

* Uma compreensão robusta do modelo de treinamento, avaliação, computação numérica, ou inferência.

* A capacidade de depuração de sistemas ML além do uso básico da API.

* A capacidade de articular decisões de implementação, trade-offs de desempenho e modos de falha de uma forma clara.

* Experiência construindo fluxos de trabalho técnicos reprodutíveis.

Ferramentas Potenciais Podem Incluir:

* PyTorch

* JAX

* NumPy e SciPy

* SGLang

* vLLM

* llama.cpp

* Transformadores de face de abraço

* Tokenizers de rosto abraçado

Podem igualmente ser consideradas ferramentas equivalentes se o candidato demonstrar conhecimentos especializados relevantes.

A experiência profissional em uma empresa de tecnologia respeitável, laboratório de IA, instituição de pesquisa ou um cenário de engenharia reconhecido é altamente desejável. Excepcional open-source ou experiência acadêmica também pode ser suficiente. Processo de Aplicação

* Envie seu pedido e responda às perguntas de triagem.

* Participar de uma entrevista de 30 minutos.

* Completar uma avaliação técnica, se necessário.

* Undergo a revisão do gerente de contratação.

Estrutura de Compensação A compensação é determinada pela qualidade da produção. Os especialistas são pagos com base em tarefas que atendam aos requisitos do projeto. O tempo necessário para completar cada tarefa pode variar com base na experiência e fluxo de trabalho do especialista. Aplicam-se normas mínimas de apresentação. Iniciar linha de tempo e disponibilidade

* Pretendemos preencher posições dentro de 48 horas e estamos à procura de especialistas que podem começar imediatamente. Se selecionado, você precisará iniciar sua primeira tarefa dentro de 24-48 horas após a integração.