Entrenador de IA (Ingeniería ML)

Pago: $60–$120 por hora equivalente, pagado por tarea aceptada

Ubicación: Global, completamente remoto

Tipo de trabajo: Contratista

Compromiso de tiempo: 15+ horas por semana

Horario: Flexible

micro1 está buscando ingenieros de aprendizaje automático con experiencia previa profesional en entrenamiento de IA o evaluación de modelos para apoyar un proyecto enfocado en la mejora de sistemas de IA avanzados.

Utilizará su experiencia en aprendizaje automático para crear tareas técnicas desafiantes, evaluar el trabajo generado por modelos, identificar fallos y establecer estándares objetivos para soluciones correctas. Este puesto está destinado a candidatos que ya hayan completado un trabajo sustancial de entrenamiento de IA.

En qué trabajará

1. Crear tareas realistas de ingeniería de aprendizaje automático que desafíen a los modelos de IA avanzados.
2. Desarrollar instrucciones de tareas, entornos reproducibles, soluciones de referencia y criterios de evaluación.
3. Evaluar código generado por modelos, experimentos, análisis y entregables técnicos.
4. Identificar problemas relacionados con fugas de datos, validación incorrecta, entrenamiento inestable, rendimiento o reproducibilidad.

Cualificaciones requeridas

1. Experiencia previa remunerada en entrenamiento, evaluación, benchmarking o mejora de sistemas de IA.
2. Fuerte dominio práctico de Python.
3. Experiencia práctica con PyTorch, JAX, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LightGBM o herramientas de ML comparables.

Prueba pública de habilidades

Los candidatos sólidos deben proporcionar evidencia como:

1. Repositorios de GitHub o implementaciones de modelos públicos
2. Resultados de Kaggle, DrivenData, AIcrowd o competiciones similares
3. Modelos o conjuntos de datos de Hugging Face
4. Publicaciones de investigación o informes técnicos
5. Contribuciones de código abierto a ML
6. Benchmarks públicos, experimentos o proyectos técnicos

Cualificaciones preferidas

1. Experiencia en la creación de tareas de entrenamiento de IA, respuestas de referencia, rúbricas, calificadores o problemas de benchmark.
2. Experiencia en la revisión de envíos técnicos de otros formadores de IA.
3. Estatus de Experto, Maestro o Gran Maestro de Kaggle, o resultados sólidos en otra competición técnica.
4. Publicaciones o contribuciones de código abierto en aprendizaje automático.
5. Experiencia previa con evaluaciones de IA de largo plazo o agénticas.
6. Disponibilidad para comenzar de inmediato.

Proceso de solicitud

1. Envíe su solicitud, experiencia en entrenamiento de IA y evidencia técnica pública.
2. Complete una entrevista de IA que contenga verificaciones técnicas y de integridad.
3. Complete una revisión con el gerente de contratación.
4. Si es seleccionado, complete la incorporación al proyecto y comience su primera tarea asignada.

Compensación

1. La compensación se basa en el rendimiento. Los expertos reciben pago por las tareas que cumplen con las especificaciones del proyecto y los requisitos de calidad. La disponibilidad y el tiempo de finalización de las tareas pueden variar.

Publicado originalmente en Himalayas