Ricercatore/Ricercatrice in Machine Learning (MSc. o PhD)

$60–$120/oramicro1Sede del lavoro: Globale, completamente da remotoDa remotoSolo paesi selezionati

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Informazioni sul ruolo

Ricercatore/Ricercatrice in Machine Learning (MSc. o PhD)

Compenso: $60–$120/ora

Sede: globale, completamente da remoto

Tipo di lavoro: collaboratore esterno (~15 ore a settimana)

Orario: flessibile — scegli tu le ore e i giorni in cui lavorare, inclusi i fine settimana se lo desideri

Cerchiamo esperti di Machine Learning altamente qualificati per contribuire a un progetto di addestramento dell'IA che riguarda lo sviluppo di modelli, i sistemi di addestramento e inferenza, il calcolo numerico, l'ottimizzazione delle prestazioni e Python.

Il lavoro consiste nel creare, risolvere, rivedere e convalidare attività complesse di ingegneria del machine learning. Un'attività rappresentativa può richiedere di implementare o modificare un modello, costruire un flusso di lavoro di addestramento o inferenza riproducibile, ottimizzare la memoria o il throughput, eseguire il debug di errori numerici o a livello di sistema e verificare che l'implementazione risultante soddisfi requisiti oggettivi di correttezza e prestazioni.

Si tratta di un ruolo con una fortissima componente di programmazione. I candidati devono avere esperienza nell'uso di agenti di programmazione con python nel proprio flusso di lavoro.

Di cosa ti occuperai

  • Sviluppare e convalidare modelli di machine learning, pipeline di addestramento, sistemi di inferenza e infrastruttura di supporto.
  • Implementare componenti di modelli, pipeline di dati, sistemi di valutazione e metodi numerici.
  • Creare flussi di lavoro programmatici riproducibili utilizzando Python e strumenti da riga di comando.

Qualifiche richieste

  • Laurea magistrale o dottorato di ricerca in Informatica, Machine Learning, Intelligenza Artificiale, Matematica Applicata, Statistica, Ingegneria o una disciplina quantitativa strettamente correlata.
  • Solida esperienza professionale o di ricerca nel machine learning.
  • Competenza pratica con Python e agenti di programmazione.

Potranno essere presi in considerazione anche strumenti equivalenti se il candidato dimostra una competenza approfondita direttamente pertinente.

È fortemente preferita l'esperienza presso un'azienda tecnologica affermata, un laboratorio di IA, un'organizzazione di ricerca o un altro ambiente ingegneristico riconosciuto. Può essere ritenuta idonea anche un'eccezionale esperienza in ambito open source o accademico.

Processo

  • Candidati al ruolo e completa le domande di screening.
  • Completa un colloquio con l'IA di circa 30 minuti.
  • Completa la revisione da parte del responsabile delle assunzioni.

Struttura del compenso

Il compenso è basato sui risultati. Gli esperti vengono pagati per ogni attività che soddisfa le specifiche del progetto. Il tempo necessario per completare ciascuna attività può variare in base all'esperienza e al flusso di lavoro dell'esperto.

Si applicano requisiti minimi di invio.

Tempistiche di inizio e disponibilità

  • In genere copriamo i ruoli entro 48 ore e cerchiamo esperti pronti a iniziare immediatamente. In caso di selezione, dovrai iniziare la tua prima attività entro 24–48 ore dal completamento dell'onboarding.

Competenze

Machine Learning
Paesi dei candidati
Solo paesi selezionati

Paesi ammessi: Bangladesh, RAS di Hong Kong, India, Indonesia, Giappone.

Altri 53

Kazakistan, Kirghizistan, Malaysia, Pakistan, Filippine, Singapore, Sri Lanka, Taiwan, Thailandia, Uzbekistan, Vietnam, Austria, Bielorussia, Belgio, Danimarca, Francia, Germania, Grecia, Italia, Paesi Bassi, Portogallo, Russia, Spagna, Svizzera, Regno Unito, Argentina, Brasile, Cile, Colombia, Messico, Perù, Algeria, Bahrein, Egitto, Iraq, Giordania, Kuwait, Libano, Libia, Marocco, Oman, Territori Palestinesi, Qatar, Arabia Saudita, Tunisia, Emirati Arabi Uniti, Stati Uniti, Canada, Nigeria, Kenya, Sudafrica, Ghana, Etiopia

Posti disponibili dichiarati
100
Modalità di lavoro
Da remoto
Sede di lavoro indicata
Global, fully remote
Pubblicazione originale
2026-10-23
Ultimo controllo
2026-11-04 10:00 UTC
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