À propos du poste
Rémunération : équivalent de 60–120 $/heure, payé par tâche acceptée
Lieu : Mondial, entièrement à distance
Type de poste : Contractant
Engagement horaire : 15+ heures par semaine
Horaires : Flexibles
micro1 recherche des ingénieurs en machine learning ayant une expérience professionnelle préalable en entraînement de l’IA ou en évaluation de modèles pour soutenir un projet visant à améliorer des systèmes d’IA avancés.
Vous utiliserez votre expertise en machine learning pour créer des tâches techniques exigeantes, évaluer le travail généré par les modèles, identifier les défaillances et établir des normes objectives pour les solutions correctes. Ce rôle s’adresse aux candidats ayant déjà réalisé un travail substantiel d’entraînement de l’IA.
Ce sur quoi vous travaillerez
- Créer des tâches réalistes d’ingénierie en machine learning qui mettent au défi des modèles d’IA avancés.
- Élaborer des instructions de tâche, des environnements reproductibles, des solutions de référence et des critères d’évaluation.
- Évaluer le code, les expériences, les analyses et les livrables techniques générés par les modèles.
- Identifier les problèmes liés à la fuite de données, à une validation incorrecte, à un entraînement instable, aux performances ou à la reproductibilité.
Qualifications requises
- Expérience rémunérée préalable en entraînement, évaluation, benchmarking ou amélioration de systèmes d’IA.
- Solide maîtrise pratique de Python.
- Expérience pratique de PyTorch, JAX, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LightGBM ou d’outils de ML comparables.
Preuve publique de compétence
Les candidats solides devraient fournir des éléments tels que :
- Des dépôts GitHub ou des implémentations publiques de modèles
- Des résultats à Kaggle, DrivenData, AIcrowd ou à des compétitions similaires
- Des modèles ou jeux de données Hugging Face
- Des publications de recherche ou des rapports techniques
- Des contributions open source en ML
- Des benchmarks, expériences ou projets techniques publics
Qualifications préférées
- Expérience de la création de tâches d’entraînement de l’IA, de réponses de référence, de grilles d’évaluation, de correcteurs automatiques ou de problèmes de benchmark.
- Expérience de l’examen des soumissions techniques d’autres entraîneurs d’IA.
- Statut Kaggle Expert, Master ou Grandmaster, ou de solides résultats dans une autre compétition technique.
- Publications ou contributions open source en machine learning.
- Expérience préalable d’évaluations d’IA à long terme ou agentiques.
- Disponibilité pour commencer immédiatement.
Processus de candidature
- Soumettez votre candidature, votre expérience en entraînement de l’IA et vos preuves techniques publiques.
- Réalisez un entretien par IA comprenant des vérifications techniques et d’intégrité.
- Passez un examen par le responsable du recrutement.
- Si vous êtes sélectionné, suivez l’intégration au projet et commencez votre première tâche assignée.
Rémunération
- La rémunération est basée sur le rendement. Les experts sont payés pour les tâches qui respectent les spécifications du projet et les exigences de qualité. La disponibilité des tâches et le temps d’exécution peuvent varier.