Científicos aplicados — Aprendizaje automático (máster o doctorado)

$60–$120/horamicro1Ubicación del puesto: Global, totalmente en remotoRemotoSolo países seleccionados

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Acerca del puesto

Científicos aplicados — Aprendizaje automático (máster o doctorado)

Pago: $60–$120/hora

Ubicación: global, totalmente en remoto

Tipo de empleo: contratista (~15 horas por semana)

Horario: flexible; tú eliges las horas y los días en que trabajas, incluidos los fines de semana si lo deseas

Buscamos expertos en aprendizaje automático altamente cualificados para colaborar en un proyecto de entrenamiento de IA que abarca el desarrollo de modelos, los sistemas de entrenamiento e inferencia, la computación numérica, la optimización del rendimiento y Python.

El trabajo consiste en crear, resolver, revisar y validar tareas exigentes de ingeniería de aprendizaje automático. Una tarea representativa puede requerir implementar o modificar un modelo, construir un flujo de trabajo de entrenamiento o inferencia reproducible, optimizar la memoria o el rendimiento de procesamiento, depurar fallos numéricos o a nivel de sistema, y verificar que la implementación resultante cumple requisitos objetivos de corrección y rendimiento.

Es un puesto con una carga muy alta de programación. Los candidatos deben tener experiencia en el uso de agentes de programación con python en su flujo de trabajo.

En qué trabajarás

  • Desarrollar y validar modelos de aprendizaje automático, pipelines de entrenamiento, sistemas de inferencia e infraestructura de soporte.
  • Implementar componentes de modelos, pipelines de datos, sistemas de evaluación y métodos numéricos.
  • Crear flujos de trabajo programáticos reproducibles con Python y herramientas de línea de comandos.

Requisitos

  • Máster o doctorado en Informática, Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial, Matemáticas Aplicadas, Estadística, Ingeniería o una disciplina cuantitativa estrechamente relacionada.
  • Sólida experiencia profesional o de investigación en aprendizaje automático.
  • Dominio práctico de Python y de los agentes de programación.

También podrán tenerse en cuenta herramientas equivalentes cuando el candidato demuestre una profundidad directamente relevante.

Se valorará especialmente la experiencia en una empresa tecnológica consolidada, un laboratorio de IA, una organización de investigación u otro entorno de ingeniería reconocido. También puede ser válida una experiencia excepcional en código abierto o en el ámbito académico.

Proceso

  • Presenta tu solicitud al puesto y responde a las preguntas de selección.
  • Completa una entrevista con IA de aproximadamente 30 minutos.
  • Completa la revisión del responsable de contratación.

Estructura de compensación

La compensación se basa en los resultados. A los expertos se les paga por cada tarea que cumpla las especificaciones del proyecto. El tiempo necesario para completar cada tarea puede variar según la experiencia y el flujo de trabajo del experto.

Se aplican requisitos mínimos de envío.

Calendario de inicio y disponibilidad

  • Normalmente cubrimos los puestos en un plazo de 48 horas y buscamos expertos listos para empezar de inmediato. Si te seleccionan, se espera que empieces tu primera tarea en un plazo de 24–48 horas tras completar la incorporación.

Habilidades

Aprendizaje automático
Países de los candidatos
Solo países seleccionados

Países admitidos: Bangladés, RAE de Hong Kong (China), India, Indonesia, Japón.

53 más

Kazajistán, Kirguistán, Malasia, Pakistán, Filipinas, Singapur, Sri Lanka, Taiwán, Tailandia, Uzbekistán, Vietnam, Austria, Bielorrusia, Bélgica, Dinamarca, Francia, Alemania, Grecia, Italia, Países Bajos, Portugal, Rusia, España, Suiza, Reino Unido, Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú, Argelia, Baréin, Egipto, Irak, Jordania, Kuwait, Líbano, Libia, Marruecos, Omán, Territorios Palestinos, Catar, Arabia Saudí, Túnez, Emiratos Árabes Unidos, Estados Unidos, Canadá, Nigeria, Kenia, Sudáfrica, Ghana, Etiopía

Vacantes anunciadas
100
Modalidad de trabajo
Remoto
Ubicación anunciada del puesto
Global, fully remote
Publicación original
2026-10-23
Última comprobación
2026-11-03 12:00 UTC
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