Insinyur Pembelajaran Mesin Senior - Evaluasi Model Bahasa Besar / Pembuatan Tugas (Berbasis di India)

Gambaran Peran

Mercor merekrut atas nama laboratorium riset AI terkemuka untuk mencari Insinyur Pembelajaran Mesin yang sangat terampil dengan rekam jejak terbukti dalam membangun, melatih, dan mengevaluasi sistem ML berkinerja tinggi di lingkungan dunia nyata. Dalam peran ini, Anda akan merancang, mengimplementasikan, dan mengkurasi kumpulan data pembelajaran mesin, tugas, dan alur kerja evaluasi berkualitas tinggi yang mendukung pelatihan dan pembandingan sistem AI canggih.

Posisi ini ideal untuk insinyur yang telah unggul dalam pengaturan pembelajaran mesin kompetitif seperti Kaggle, memiliki intuisi pemodelan yang mendalam, dan dapat menerjemahkan pernyataan masalah dunia nyata yang kompleks menjadi pipeline dan kumpulan data ML yang kuat dan terstruktur dengan baik. Anda akan bekerja sama dengan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan masalah ML yang realistis, memastikan kualitas kumpulan data, dan mendorong eksperimen yang dapat direproduksi dan berdampak tinggi.

Kandidat harus memiliki pengalaman ML terapan 3–5+ tahun atau rekam jejak yang kuat dalam ML kompetitif, dan harus berbasis di India. Pelamar ideal mahir dalam Python, berpengalaman dalam membangun pipeline yang dapat direproduksi, dan akrab dengan kerangka kerja pembandingan, metodologi penilaian, serta praktik terbaik evaluasi ML.

Tanggung Jawab

• Merumuskan masalah ML unik untuk meningkatkan kemampuan ML dari LLM.
• Merancang, membangun, dan mengoptimalkan model pembelajaran mesin untuk tugas klasifikasi, prediksi, NLP, rekomendasi, atau generatif.
• Menjalankan siklus eksperimen cepat, mengevaluasi kinerja model, dan berulang secara berkelanjutan.
• Melakukan rekayasa fitur tingkat lanjut dan pra-pemrosesan data.
• Mengimplementasikan pengujian adversarial, pemeriksaan ketahanan model, dan evaluasi bias.
• Menyetel halus (fine-tune), mengevaluasi, dan menerapkan model berbasis transformer jika diperlukan.
• Memelihara dokumentasi yang jelas tentang kumpulan data, eksperimen, dan keputusan model.
• Tetap mengikuti riset, alat, dan teknik ML terbaru untuk mendorong kemampuan pemodelan ke depan.

Kualifikasi Wajib

• Setidaknya 3–5 tahun pengalaman penuh waktu dalam pengembangan model pembelajaran mesin
• Gelar teknis di bidang Ilmu Komputer, Teknik Elektro, Statistik, Matematika, atau bidang terkait
• Pengalaman pembelajaran mesin kompetitif yang terbukti (Kaggle, DrivenData, atau yang setara)
• Bukti kinerja tingkat atas dalam kompetisi ML (medali Kaggle, penempatan finalis, peringkat leaderboard)
• Kemahiran kuat dalam Python, PyTorch/TensorFlow, dan kerangka kerja ML/NLP modern
• Pemahaman kuat tentang dasar-dasar ML: statistik, optimasi, evaluasi model, arsitektur
• Pengalaman dengan pelatihan terdistribusi, pipeline ML, dan pelacakan eksperimen
• Keterampilan pemecahan masalah yang kuat dan pemikiran algoritmik
• Pengalaman bekerja dengan lingkungan cloud (AWS/GCP/Azure)
• Keterampilan analitis, komunikasi, dan interpersonal yang luar biasa
• Kemampuan untuk menjelaskan keputusan pemodelan, tradeoff, dan hasil evaluasi dengan jelas
• Fasih berbahasa Inggris

Diutamakan / Nilai Tambah

• Kaggle Grandmaster, Master, atau beberapa Medali Emas
• Pengalaman membuat benchmark, evaluasi, atau masalah tantangan ML
• Latar belakang dalam model generatif, LLM, atau pembelajaran multimodal
• Pengalaman dengan pelatihan terdistribusi skala besar
• Pengalaman sebelumnya dalam riset AI, platform ML, atau tim infrastruktur
• Kontribusi pada blog teknis, proyek open-source, atau publikasi riset
• Pengalaman mentorship atau kepemimpinan teknis sebelumnya
• Makalah riset yang diterbitkan (konferensi atau jurnal)
• Pengalaman dengan fine-tuning LLM, basis data vektor, atau alur kerja AI generatif
• Keakraban dengan alat MLOps: Weights & Biases, MLflow, Airflow, Docker, dll.
• Pengalaman mengoptimalkan kinerja inferensi dan menerapkan model dalam skala besar

Mengapa Bergabung

• Dapatkan paparan terhadap alur kerja riset AI terdepan, berkolaborasi erat dengan ilmuwan data, insinyur ML, dan pemimpin riset yang membentuk sistem AI generasi berikutnya.
• Bekerja pada tantangan pembelajaran mesin berdampak tinggi sambil bereksperimen dengan strategi pemodelan canggih, metode analitis baru, dan teknik validasi tingkat kompetisi.
• Berkolaborasi dengan laboratorium AI dan tim teknis kelas dunia yang beroperasi di garis depan peramalan, eksperimen, ML tabular, dan analitik multimodal.
• Opsi keterlibatan yang fleksibel (30–40 jam/minggu atau penuh waktu) — ideal untuk insinyur ML yang ingin menerapkan pemecahan masalah tingkat Kaggle pada sistem AI kelas produksi dunia nyata.
• Sepenuhnya jarak jauh dan fleksibel secara global — dioptimalkan untuk pekerjaan teknis mendalam, kolaborasi asinkron, dan lingkungan riset berproduktivitas tinggi.