Forscher im Bereich Machine Learning (MSc. oder PhD)

$60–$120/Stundemicro1Arbeitsort: Weltweit, vollständig remoteRemoteNur ausgewählte Länder

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Über die Stelle

Forscher im Bereich Machine Learning (MSc. oder PhD)

Vergütung: $60–$120/Stunde

Standort: weltweit, vollständig remote

Art der Stelle: Auftragnehmer (~15 Stunden pro Woche)

Arbeitszeiten: Flexibel – Sie wählen die Stunden und Tage, an denen Sie arbeiten, auf Wunsch auch am Wochenende

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

Die Arbeit umfasst das Erstellen, Lösen, Prüfen und Validieren anspruchsvoller Machine-Learning-Engineering-Aufgaben. Eine typische Aufgabe kann erfordern, ein Modell zu implementieren oder zu ändern, einen reproduzierbaren Trainings- oder Inferenz-Workflow aufzubauen, Speicher oder Durchsatz zu optimieren, numerische oder systemnahe Fehler zu debuggen und zu überprüfen, ob die resultierende Implementierung objektive Anforderungen an Korrektheit und Leistung erfüllt.

Diese Stelle ist sehr programmierlastig. Bewerber müssen Erfahrung mit dem Einsatz von Coding-Agenten mit Python in ihrem Workflow haben.

Woran Sie arbeiten werden

  • Machine-Learning-Modelle, Trainings-Pipelines, Inferenzsysteme und unterstützende Infrastruktur entwickeln und validieren.
  • Modellkomponenten, Daten-Pipelines, Evaluierungssysteme und numerische Verfahren implementieren.
  • Reproduzierbare programmatische Workflows mit Python und Kommandozeilen-Tools erstellen.

Erforderliche Qualifikationen

  • Ein Masterabschluss 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 Kompetenz im Umgang mit Python und Coding-Agenten.

Gleichwertige Tools können ebenfalls berücksichtigt werden, wenn der Bewerber direkt relevante Fachtiefe nachweist.

Erfahrung bei einem etablierten Technologieunternehmen, KI-Labor, einer Forschungseinrichtung oder in einem anderen anerkannten technischen Umfeld wird stark bevorzugt. Herausragende Open-Source- oder akademische Erfahrung kann ebenfalls ausreichen.

Ablauf

  • Bewerben Sie sich auf die Stelle und beantworten Sie die Screening-Fragen.
  • Absolvieren Sie ein KI-Interview von etwa 30 Minuten.
  • Durchlaufen Sie die Prüfung durch den Hiring Manager.

Vergütungsstruktur

Die Vergütung ist ergebnisbasiert. Experten werden pro Aufgabe bezahlt, die den Projektvorgaben entspricht. Die für die einzelnen Aufgaben benötigte Zeit kann je nach Erfahrung und Arbeitsweise des Experten variieren.

Es gelten Mindestanforderungen für Einreichungen.

Startzeitpunkt & Verfügbarkeit

  • Wir besetzen Stellen in der Regel innerhalb von 48 Stunden und suchen Experten, die sofort beginnen können. Wenn Sie ausgewählt werden, wird erwartet, dass Sie innerhalb von 24–48 Stunden nach Abschluss des Onboardings mit Ihrer ersten Aufgabe beginnen.

Fähigkeiten

Maschinelles Lernen
Bewerberländer
Nur ausgewählte Länder

Zugelassene Länder: Bangladesch, Sonderverwaltungsregion Hongkong, Indien, Indonesien, Japan.

53 weitere

Kasachstan, Kirgisistan, Malaysia, Pakistan, Philippinen, Singapur, Sri Lanka, Taiwan, Thailand, Usbekistan, Vietnam, Österreich, Belarus, Belgien, Dänemark, Frankreich, Deutschland, Griechenland, Italien, Niederlande, Portugal, Russland, Spanien, Schweiz, Vereinigtes Königreich, Argentinien, Brasilien, Chile, Kolumbien, Mexiko, Peru, Algerien, Bahrain, Ägypten, Irak, Jordanien, Kuwait, Libanon, Libyen, Marokko, Oman, Palästinensische Autonomiegebiete, Katar, Saudi-Arabien, Tunesien, Vereinigte Arabische Emirate, Vereinigte Staaten, Kanada, Nigeria, Kenia, Südafrika, Ghana, Äthiopien

Gemeldete offene Stellen
100
Arbeitsmodell
Remote
Angegebener Arbeitsort
Global, fully remote
Ursprünglich veröffentlicht
2026-10-23
Zuletzt geprüft
2026-11-04 10:00 UTC
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