この求人について
報酬：時給換算$60～$120、合格したタスクごとに支払い
勤務地：グローバル、完全リモート
雇用形態：業務委託
時間コミットメント：週15時間以上
勤務スケジュール：フレキシブル
micro1では、高度なAIシステムの改善に焦点を当てたプロジェクトを支援するため、AIトレーニングまたはモデル評価の実務経験をお持ちの機械学習エンジニアを募集しています。
機械学習の専門知識を活かして、難易度の高い技術タスクを作成し、モデルが生成した成果物を評価し、失敗を特定し、正解に対する客観的な基準を策定していただきます。この役割は、実質的なAIトレーニング業務をすでに完了している候補者を対象としています。
担当業務
- 高度なAIモデルに挑戦を与える、現実的な機械学習エンジニアリングタスクを作成する。
- タスクの指示、再現可能な環境、参照ソリューション、評価基準を開発する。
- モデルが生成したコード、実験、分析、技術成果物を評価する。
- データリーケージ、不正確な検証、不安定なトレーニング、パフォーマンス、再現性に関する問題を特定する。
必須資格
- AIシステムのトレーニング、評価、ベンチマーク、または改善における有償の実務経験。
- Pythonに関する高い実務熟練度。
- PyTorch、JAX、TensorFlow、scikit-learn、XGBoost、LightGBM、または同等のMLツールを使用した実務経験。
スキルの公開証明
優れた応募者は、以下のような証拠を提示してください：
- GitHubリポジトリまたは公開モデル実装
- Kaggle、DrivenData、AIcrowd、または類似のコンペティションでの結果
- Hugging Faceのモデルまたはデータセット
- 研究論文または技術レポート
- オープンソースのMLへの貢献
- 公開ベンチマーク、実験、または技術プロジェクト
望ましい資格
- AIトレーニングタスク、参照回答、ルーブリック、採点者、またはベンチマーク問題の作成経験。
- 他のAIトレーナーの技術提出物をレビューした経験。
- Kaggle Expert、Master、またはGrandmasterのステータス、あるいは別の技術コンペティションでの優れた結果。
- 機械学習における論文またはオープンソースへの貢献。
- 長期にわたる評価またはエージェント型AI評価の経験。
- 即時開始の可否。
応募プロセス
- 応募内容、AIトレーニング経験、公開された技術的証拠を提出してください。
- 技術チェックと誠実性チェックを含むAI面接を完了してください。
- 採用マネージャーによるレビューを完了してください。
- 選考を通過した場合、プロジェクトのオンボーディングを完了し、最初に割り当てられたタスクを開始してください。
報酬
- 報酬は成果ベースです。エキスパートには、プロジェクトの仕様と品質要件を満たしたタスクに対して支払いが行われます。タスクの可用性と完了時間は変動する場合があります。