資深機器學習工程師 - 大型語言模型評估 / 任務創建（駐印度）

職位概述

Mercor 代表一家領先的 AI 研究實驗室招聘經驗豐富的機器學習工程師，需具備在真實世界環境中建立、訓練和評估高效能機器學習系統的實證記錄。在此職位中，您將設計、實施和策劃高品質的機器學習資料集、任務和評估工作流程，以推動先進 AI 系統的訓練和基準測試。

此職位非常適合在 Kaggle 等競爭性機器學習環境中表現出色、擁有深厚模型直覺，並能將複雜的真實世界問題陳述轉化為穩健、結構良好的機器學習管線和資料集的工程師。您將與研究人員和工程師密切合作，開發實際的機器學習問題，確保資料集品質，並推動可重現、高影響力的實驗。

候選人應具備 3-5 年以上應用機器學習經驗或在競爭性機器學習方面有出色記錄，且必須駐印度。理想的申請者應精通 Python，在建立可重現的管線方面經驗豐富，並熟悉基準測試框架、評分方法和機器學習評估最佳實踐。

職責

• 為提升大型語言模型的機器學習能力，構建獨特的機器學習問題。
• 設計、建立和優化用於分類、預測、自然語言處理、推薦或生成任務的機器學習模型。
• 執行快速實驗週期，評估模型性能，並持續迭代。
• 進行進階特徵工程和資料預處理。
• 實施對抗性測試、模型穩健性檢查和偏差評估。
• 在必要時微調、評估和部署基於 Transformer 的模型。
• 維護資料集、實驗和模型決策的清晰文件。
• 隨時掌握最新的機器學習研究、工具和技術，以推動模型能力向前發展。

必要條件

• 至少 3-5 年機器學習模型開發的全職經驗
• 電腦科學、電機工程、統計學、數學或相關領域的技術學位
• 具備競爭性機器學習經驗（Kaggle、DrivenData 或同等經驗）
• 在機器學習競賽中取得頂尖表現的證明（Kaggle 獎牌、決賽入圍者、排行榜排名）
• 精通 Python、PyTorch/TensorFlow 和現代機器學習/自然語言處理框架
• 對機器學習基礎有紮實理解：統計學、優化、模型評估、架構
• 具備分散式訓練、機器學習管線和實驗追蹤經驗
• 強大的問題解決能力和演算法思維
• 具備雲端環境（AWS/GCP/Azure）工作經驗
• 卓越的分析、溝通和人際交往能力
• 能夠清晰解釋模型決策、權衡和評估結果
• 流利的英語能力

加分條件

• Kaggle 特級大師、大師或多個金牌
• 具備建立基準、評估或機器學習挑戰問題的經驗
• 具備生成模型、大型語言模型或多模態學習背景
• 具備大規模分散式訓練經驗
• 具備 AI 研究、機器學習平台或基礎設施團隊的經驗
• 對技術部落格、開源專案或研究出版物有貢獻
• 具備指導或技術領導經驗
• 已發表研究論文（會議或期刊）
• 具備大型語言模型微調、向量資料庫或生成式 AI 工作流程經驗
• 熟悉 MLOps 工具：Weights & Biases、MLflow、Airflow、Docker 等。
• 具備優化推論性能和大規模部署模型的經驗

為何加入

• 接觸尖端 AI 研究工作流程，與資料科學家、機器學習工程師和研究領導者密切合作，共同塑造下一代 AI 系統。
• 應對高影響力的機器學習挑戰，同時實驗先進的模型策略、新的分析方法和競賽級驗證技術。
• 與世界一流的 AI 實驗室和技術團隊合作，這些團隊在預測、實驗、表格機器學習和多模態分析領域處於領先地位。
• 靈活的參與選項（每週 30-40 小時或全職）— 非常適合渴望將 Kaggle 級別的問題解決能力應用於真實世界、生產級 AI 系統的機器學習工程師。
• 完全遠端且全球彈性 — 針對深度技術工作、非同步協作和高產出研究環境進行優化。