- Зарплата
- 80 $ – 150 $
ML Engineer
Привлекательная почасовая ставка и полная удаленка с гибким графиком. Однако ограничение в 15 часов в неделю и сдельная оплата делают это скорее отличной подработкой, чем основной фултайм-позицией.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к ученой степени (Master/PhD), глубоким знанием специфического стека (vLLM, JAX) и необходимостью работать в режиме высокой интенсивности с оплатой за результат. Роль требует не только навыков кодинга, но и серьезной научно-исследовательской базы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Предлагаемая ставка $80–$150 в час является очень конкурентоспособной для мирового рынка ML-консалтинга. При пересчете на полный рабочий день это соответствовало бы $160k–$300k в год, что совпадает с верхним сегментом рынка для Senior/Staff ML инженеров в США и Европе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
#вакансия #vacancy #job #ml #ai #python #pytorch #llama #numpy #scipy #vllm
Vacancy: ML Engineer;
Company: Handshake;
Location: the whole world;
Salary level: from $80 to $150 per hour, up to 15 hours a week;
Employment: flexible—you choose the hours and days you work, including weekends if desired;
Role type: contractor;
Dear friends, we are looking for highly skilled Machine Learning Experts to contribute to an AI training project involving model development, training and inference systems, numerical computing, performance optimization, and Python.
The work involves creating, solving, reviewing, and validating challenging machine-learning engineering tasks. A representative task may require implementing or modifying a model, constructing a reproducible training or inference workflow, optimizing memory or throughput, debugging numerical or system-level failures, and verifying that the resulting implementation satisfies objective correctness and performance requirements.
This is a very coding heavy role. Candidates but have experience using coding agents with python in their workflow.
Tasks:
• Develop and validate machine-learning models, training pipelines, inference systems, and supporting infrastructure.
• Implement model components, data pipelines, evaluation systems, and numerical methods.
• Build reproducible programmatic workflows using Python and command-line tools.
Stack:
PyTorch
JAX
NumPy and SciPy
SGLang
vLLM
llama.cpp
Hugging Face Transformers
Hugging Face Tokenizers
Equivalent tools may also be considered when the candidate demonstrates directly relevant depth.
Experience at a well-established technology company, AI laboratory, research organization, or other recognized engineering environment is strongly preferred. Exceptional open-source or academic experience may also qualify.
Requirements:
• A master’s degree or PhD in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, Applied Mathematics, Statistics, Engineering, or a closely related quantitative discipline.
• Strong professional or research experience in machine learning.
• Practical proficiency with Python and coding agents.
Process:
• Apply to the role and complete the screening questions.
• Complete an AI interview of approximately 30 minutes.
• Complete the hiring manager review.
Compensation Structure:
Compensation is output-based. Experts are paid per task that meets the project specifications. The time required to complete each task may vary depending on the expert’s experience and workflow.
Minimum submission requirements apply.
Start Timeline & Availability:
We typically fill roles within 48 hours and are looking for experts who are ready to begin immediately. If selected, you will be expected to start your first task within 24–48 hours of completing onboarding.
Terms:
• Completely remote work;
• Contract employment format;
• Salary level: from $80 to $150 per hour, per week up to 15 hours;
• Candidate performs tasks/hours. Receives funds on Stripe or Wise without assigning a payment, as on UpWork;
• Project area: AI.
Contacts:
For all questions, contact Telegram - Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Python
- PyTorch
- JAX
- NumPy
- SciPy
- vLLM
- Hugging Face Transformers
- LLM
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует опыта работы с системами инференса. vLLM — ключевой инструмент для оптимизации.
Расскажите о вашем опыте оптимизации пропускной способности (throughput) с использованием vLLM или аналогичных библиотек. С какими узкими местами вы сталкивались?
В стеке указан JAX, который часто используется для высокопроизводительных вычислений.
В каких сценариях вы предпочтете JAX вместо PyTorch и как вы подходите к отладке численных нестабильностей в нем?
Роль предполагает активное использование AI-агентов.
Как именно вы интегрируете coding agents в свой рабочий процесс и как проверяете корректность сгенерированного ими кода для сложных ML-задач?
Упоминается работа с llama.cpp и квантованием.
Какие методы квантования моделей вы применяли на практике и как они влияли на метрики качества модели в ваших проектах?
Проект включает создание воспроизводимых пайплайнов.
Опишите ваш подход к обеспечению полной воспроизводимости обучения модели при работе с распределенными системами и стохастическими процессами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

