ML Engineer（远程职位）

这条招聘信息来自 micro1，岗位是 ML Engineer。职位属于「IT 与编程」类别，完全远程。公司不限制候选人的居住地，在任何地方都可以申请。

招聘信息里列出的主要工具是：Machine Learning、Python。简历上最好能给出正是这几项能力的具体例子。

公司公布了薪酬：$100 - $150/小时。对工作时间，招聘信息没有提出任何条件。

这个职位通过了自动核查：凡是要求外国工作许可、签证担保、特定国籍，或者必须居住在指定国家的招聘信息，都不会进入列表。

职位描述 时薪：$100-$150 工作地点：灵活，全球远程工作 合同期限：约每周15小时 工作时间：灵活，允许您选择最适合您的时间和天数，包括周末 我们正在寻找顶尖的机器学习专家加入我们的AI训练项目，该项目专注于模型开发、训练和推理系统、数值计算、性能优化以及Python编程。 您的职责包括设计、实现、审查和验证复杂的机器学习任务。一项典型任务可能涉及开发或调整模型，创建可重复的训练或推理过程，提高内存或速度，解决数值或系统级问题，并确保最终实现既符合准确性和性能标准。 此职位专为具有深厚系统理解的高级ML工程师和研究人员而设，他们对高级API背后的底层系统有深刻的理解。申请人应具备现代ML生态系统中多种工具的丰富实践经验，并准备好讨论他们的贡献、优化和运营角色。 您将负责

* 设计和验证机器学习模型、训练管道、推理系统及其支持基础设施。

* 实现模型组件、数据管道、评估机制和数值方法。

* 使用Python和命令行工具构建可重复的程序化工作流。

* 处理张量操作、自动微分、模型架构、分词、批量处理和生成。

* 优化训练或推理以提高延迟、吞吐量、内存效率和硬件利用率。

* 诊断数值不稳定、不正确的张量行为、内存限制、分布式系统故障和性能下降。

* 评估不同模型实现以确认正确性和可重复性。

* 审查AI生成的代码和技术解决方案的正确性、效率和工程质量。

* 开发客观测试、基准和验证标准。

* 以清晰的方式记录技术选择、权衡和限制。

所需经验

* 计算机科学、机器学习、人工智能、应用数学、统计学、工程或相关领域的硕士学位或博士学位。

* 在机器学习方面的广泛专业或研究经验。

* 熟练掌握Python。

* 至少两种相关ML框架、库或推理工具的丰富经验。

* 对模型训练、评估、数值计算或推理有深刻理解。

* 能够超越基本API使用来调试ML系统。

* 能够以清晰的方式阐述实现决策、性能权衡和故障模式。

* 有构建可重复技术工作流的经验。

可能使用的工具包括：

* PyTorch

* JAX

* NumPy 和 SciPy

* SGLang

* vLLM

* llama.cpp

* Hugging Face Transformers

* Hugging Face Tokenizers

其他等效工具，如果候选人具备相关专业知识，也可能被考虑。

在知名科技公司、AI实验室、研究机构或认可的工程环境中具有专业经验是非常理想的。出色的开源或学术经验也可能足够。

申请流程

* 提交您的申请并回答筛选问题。

* 参加30分钟的AI面试。

* 如有必要，完成技术评估。

* 接受招聘经理的审核。

薪酬结构 薪酬根据产出质量确定。专家根据完成符合项目要求的任务来获得报酬。完成每个任务所需的时间可能因专家的经验和工作流程而异。 最低提交标准适用。 开始时间及可用性

* 我们计划在48小时内填补职位空缺，并寻找能在48小时内立即开始工作的专家。如被选中，您需要在入职后的24-48小时内开始您的第一个任务。