Auf einen Blick
- Aufgaben: Bewirb dich als AI/ML Engineer und arbeite an spannenden Projekten mit KI-Coding-Agenten.
- Unternehmen: Führendes KI-Forschungslabor mit innovativen Projekten.
- Vorteile: Bis zu 85 $/Stunde, flexible Arbeitszeiten und spannende Herausforderungen.
- Weitere Informationen: Begrenzte Plätze, schnell bewerben für diese einmalige Gelegenheit!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und entwickle bahnbrechende Lösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Maschinenlernen-Entwicklung und im Umgang mit KI-Tools.
About the Role
- Mercor is partnering with a leading AI research lab to support a Frontier Code Agents project.
- Contributors help evaluate and improve frontier AI coding models through structured technical assessments.
- The work focuses on realistic machine learning engineering workflows and model evaluation.
- Spots are limited and filling quickly on a first come, first serve basis.
What You'll Do
- Use frontier AI coding agents to complete and evaluate complex machine learning and AI engineering tasks.
- Review model-generated implementations involving model training, inference systems, MLOps, and LLM applications.
- Identify bugs, edge cases, performance issues, and failure modes.
- Compare outputs from multiple frontier models and assess their strengths and weaknesses.
- Apply professional engineering judgment to realistic ML engineering scenarios.
- Time Commitment
Sprint based project that runs in 12-24 hour stretches based on client requirement.
Compensation
- $400 per accepted task.
- Typical tasks take approximately 2–3 hours after ramp-up.
- Compensation is tied to accepted work.
- Who Should Apply
- 2+ years of professional machine learning engineering experience.
- Experience building production ML systems, model deployment infrastructure, LLM applications, or AI-powered products.
- Regular use of AI coding agents such as Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, Gemini CLI, or similar tools.
- Ability to evaluate model-generated machine learning implementations and technical tradeoffs.
- Experience deploying ML systems to production is preferred.
- #J-18808-Ljbffr
AI/ML Engineer - Fully Remote | Upto $85/hr Arbeitgeber: Obsidian
Obsidian in Wien bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Psychiater, die an der Schnittstelle von Psychiatrie und KI arbeiten möchten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und innovativen Projekten in Zusammenarbeit mit einem führenden KI-Labor, fördert das Unternehmen eine Kultur des Wissensaustauschs und der kontinuierlichen Weiterbildung. Die Möglichkeit, an fortschrittlichen psychiatrischen Fallbewertungen zu arbeiten, macht diese Position nicht nur bedeutungsvoll, sondern auch äußerst lohnend.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Mach deine Projekte sichtbar!
Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!
✨Netzwerke in der Data-Science-Community
Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.
✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen
Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!
✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen
Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI/ML Engineer - Fully Remote | Upto $85/hr mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!
Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.
Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!
Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der Obsidian tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von Obsidian beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Obsidian vorbereitet
✨Zeig deine besten Projektergebnisse!
Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Sei bereit für technische Fragen
Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.
✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.
✨Personalisiere dein Angebot
Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.
