Vagas Remotas para Engenheiro de IA/ML

Nós, da Turing, estamos à procura de engenheiros AI/ML que tenham experiência trabalhando em múltiplas faixas de classificação, previsão e problemas de otimização. A posição envolverá a otimização dos sistemas de aprendizagem de máquinas existentes, a resolução de problemas de conjunto de dados usando análise estatística e a construção de modelos preditivos para alimentar aplicações baseadas em IA.

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Descrição do trabalho

Responsabilidades

  • Melhorar o desempenho do software de IA atual e otimizar as bibliotecas e os frameworks de ML existentes
  • Elaborar um roadmap eficaz e gerenciar o ciclo de vida geral do projeto de acordo com os requisitosRealizar análises estatísticas para resolver problemas complexos de conjuntos de dados
  • Treinar e testar programas de Machine Learning
  • Elaborar e desenvolver sistemas de deep learning que sejam altamente escaláveis usando os princípios de IA e ML
  • Comunicar os detalhes técnicos de forma clara, influenciando os aspectos técnicos dos projetos
  • Integrar continuamente e entregar código no ambiente em nuvem
  • Colaborar com os gerentes de produto para produzir mock-ups em wire-frame

Requisitos mínimos

  • Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação (ou experiência equivalente)
  • Mais de 3 anos de experiência em: IA, ML, Deep Learning ou Processamento de Linguagem Natural (exceções para desenvolvedores extremamente talentosos)
  • Proficiência em uma ou mais de uma linguagem de programação, tal como Python, Java, etc.
  • Experiência em conceitos como aprendizagem sem e com supervisão, modelagem de banco de dados, etc.
  • Fluência em inglês para trabalhar em equipe com gerentes de engenharia
  • Disponibilidade para trabalhar em tempo integral (40 horas/semana) com uma sobreposição de 4 horas com os fusos horários dos EUA

Habilidades desejadas

  • Comando sobre codebases complexos, grandes sistemas e sistemas de controle de versão como Git
  • Conhecimento de bibliotecas ML, modelagem preditiva, reconhecimento de padrões, mineração de dados, etc.
  • Conhecimento de conjuntos de ferramentas comuns da ciência de dados, como NumPy, Pandas, Matplotlib, NLTK, etc.
  • Experiência com linguagens de programação, tais como R, MATLAB, etc.
  • Experiência com frameworks de Machine Learning (como Keras ou PyTorch)
  • Proficiência em estatísticas aplicadas: regressão, distribuições, testes estatísticos, etc.
  • Conhecimento profundo de Redes Neurais Artificiais e Frameworks de Deep Learning
  • Domínio de algoritmos, estruturas de dados e fundamentos da ciência da computação

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Crescimento profissional

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Como se tornar um engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial?

Os engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial constroem, testam e implantam modelos de IA, mantém a infraestrutura de IA subjacente, bem como navegam entre o desenvolvimento de software tradicional e as implantações de machine learning.
Os engenheiros de AI-ML concentram-se na pesquisa, planejamento e produção de sistemas de Inteligência Artificial auto executáveis para automatizar modelos preditivos. As responsabilidades exigidas nos trabalhos de engenharia AI-ML também incluem elaborar e desenvolver os algoritmos de IA, componentes de aprendizagem e fazer previsões que expliquem o Machine Learning. Ele permite que os engenheiros não confiem em uma série de etapas, mas aprendam com os dados fornecidos nos algoritmos de ML.
Os trabalhos remotos de engenharia de Machine Learning e Inteligência Artificial estão vendo um aumento exponencial à medida que mais e mais empresas no mundo inteiro se inclinam à automatização de processos. Se você adquiriu experiência e aperfeiçoou suas habilidades em IA e ML, você pode se tornar um engenheiro de primeira linha. A engenharia de Machine Learning e Inteligência Artificial oferece a oportunidade de obter um trabalho home office seguro e com ótima remuneração.

Qual é o escopo da engenharia de Machine Learning e Inteligência Artificial?

Os empregos remotos de engenheiro de IA e ML oferecem estabilidade de carreira e várias oportunidades devido a sua alta demanda em todas as indústrias. Esta profissão tem visto um aumento exponencial no número de vagas de empregos em mais de 300% entre 2015 e 2018. E este número continua a crescer à medida que mais e mais organizações em todo o mundo percebem o potencial de combinar Big Data com software.
Embora Inteligência Artificial seja um termo guarda-chuva com várias aplicações, obter as habilidades e especializar-se em áreas particulares leva tempo e maturidade. Acima de qualquer coisa, construir uma carreira na área exige o interesse dos candidatos nas tecnologias e que eles assumam riscos.
Como indústrias diferentes estão sempre precisando de engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial altamente qualificados, então as vagas de engenheiros de IA-ML raramente não são preenchidas. Estes engenheiros são os melhores solucionadores de problemas que criam, testam e executam inúmeros modelos de Inteligência Artificial. Eles também estão envolvidos na criação e gestão de aplicações autônomas que impulsionam projetos de Machine Learning.

Quais são as funções e responsabilidades de um engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial?

As responsabilidades do engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial na equipe incluem diversas tarefas, como:

  • Escrever um algoritmo de Machine Learning para capturar os esboços de layouts de websites elaborados pela equipe de UX a fim de produzir layouts de websites finalizados para a equipe de desenvolvimento de software. Se executado com sucesso, este fluxo de trabalho ajudará as empresas a economizarem muito em horas e força de trabalho, e acelerará os loops de feedback relacionados com as melhorias da UX do website.
  • Acumular dados de múltiplos usuários do HotJar e conduzi-lo contra algoritmos ML para encontrar erros e causas comuns de distração do usuário. Com a análise correta dos dados, as empresas podem encontrar padrões nas coisas que distraem os usuários e como, quando e porquê isso acontece.
  • Criar um modelo conectando os dados dos testes A/B e do HotJar com os dados e informações do Google Analytics. Ele ajudará na criação de layouts melhorados, o que aumentará o tempo que o cliente passa no site, maior aquisição de clientes, etc.
  • Prever o nível de sucesso de vários layouts recomendados pela equipe de UX.

Além dessas, pode haver mais funções e responsabilidades em vagas home office para engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial. Como este campo ainda é muito novo e muitas etapas ainda não foram identificadas, cada empresa tem algumas implementações específicas de práticas de automatização.
Como resultado, os empregos de engenheiro de IA e ML em empresas de TI podem ter outras responsabilidades, como:

  • Trabalhar em equipe com cientistas de dados e analistas de negócios
  • Automatizar a infraestrutura do software
  • Criar APIs, transformando modelos de Machine Learning
  • Testar modelos de IA e ML e implantá-los
  • Desenvolver produtos usando Machine Learning
  • Usar IA para trazer novos profissionais para as organizações

Como ser um engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial?

Para seguir uma carreira profissional como engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial há alguns requisitos que são obrigatórios. Para começar, tenha em mente que você precisa ser formado com um bacharelado ou mestrado em matemática, estatística, ciência da computação, ciência de dados ou qualquer assunto relevante para realizar a função. Além disso, você também precisa dominar as habilidades técnicas e não técnicas relevantes. Engenheiros de IA-ML iniciantes podem conquistar vagas em startups e pequenas empresas onde trabalharão em múltiplas áreas da engenharia de Machine Learning e Inteligência Artificial.
Entretanto, você já deve ter ouvido que para conseguir empregos remotos nessa área, você deve ter entre 3 e 5 anos, ou mais, de experiência. Isto acontece por algumas razões.

  • Primeiro, a experiência na indústria permite que você reconheça as vastas oportunidades enquanto trabalha remotamente nas principais empresas do Vale do Silício.
  • Segundo, muitas organizações contratam candidatos com um histórico comprovado para garantir uma contratação sem riscos e vantajosa para ambas as partes.

Agora, vamos analisar as habilidades e os métodos que você precisará entender para ser um engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial remoto.

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Habilidades necessárias para ser um engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial?

O setor de engenharia de Machine Learning e Inteligência Artificial é novo e está em constante evolução. Logo, não há um padrão de habilidades definidas para se tornar um engenheiro de Machine Learning ou de Inteligência Artificial. Há muitos modos de entrar na área, dependendo de sua formação, habilidades técnicas e interesses.
Todavia, há sete habilidades que você deve obter se quiser avançar em sua carreira e em conquistar em vagas excepcionais nos EUA:

1. Linguagens de Programação

A capacidade de lidar com diversas linguagens de programação é a primeira habilidade que os engenheiros de IA-ML devem possuir. De acordo com GitHub, as 10 principais linguagens de Machine Learning são Python, C++, JavaScript, Java, C#, Julia, Shell, R, TypeScript, e Scala. Podemos destacar Python e Scala como as principais entre elas.

2. Desenvolvimento com foco em Dados (ETL)

O pré-processamento e armazenamento dos dados brutos gerados pelos sistemas de ML é extremamente importante. Quando novos dados são gerados, o engenheiro de IA e ML deve criar funis ETL (Extract, Transform, Load) para processá-los, limpá-los e armazená-los para que possam ser usados em outros processos como análises e previsões. Os engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial devem identificar modelos de dados e conectar as soluções de ciência de dados aos princípios de desenvolvimento de software.

3. Análise de Dados

A capacidade de realizar análise experimental de dados em um conjunto de dados para identificar padrões inesperados nos dados, definir anormalidades específicas e testar ideias é importante para qualquer engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial. Gerar estatísticas resumidas para um conjunto de dados, criar representações gráficas que permitam uma boa visualização dos dados, limpar e preparar dados para modelagem, realizar desenvolvimento de recursos para obter mais informações sobre o conjunto de dados e assim por diante, é uma obrigação sua.

4. Modelos

Se você quiser conquistar boas vagas como engenheiro de IA e ML, precisará ser um especialista em algoritmos de Machine Learnings e saber quando usá-los. Você, também, precisará de um entendimento completo de algoritmos complexos baseados em redes neurais artificiais para realizar tarefas mais complexas como classificação de imagens, identificação de objetos, reconhecimento de rostos, traduções de máquinas, síntese de diálogos e etc.

5. Serviços

Você deve decidir se deseja construir o modelo a partir do zero ou usar serviços existentes para fazer isso. Se você precisa gerar novos modelos de Machine Learning e precisa de uma plataforma totalmente gerenciada para construir, treinar e implantá-los de maneira rápida e eficiente em um ambiente hospedado pronto para a produção, conhecer o AWS SageMaker é imprescindível.

6. Segurança

O gerenciamento de segurança para sistemas ML, é crucial. Embora seja necessária uma preparação substancial dos dados para os modelos Machine Learning, o acesso a estes dados deve ser limitado apenas para pessoas e aplicações autorizadas. Proficiência com segurança de dados é uma competência obrigatória para engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial.

7. Experiência em projetos reais

Outro aspecto importante para você se tornar um engenheiro de IA e ML é saber a hora certa de aplicar seus conhecimentos técnicos em tarefas e serviços. Concluir um projeto de desenvolvimento com IA e ML do início ao fim e colocá-lo no seu portfólio te ajudará a demonstrar suas habilidades e conhecimentos, e isso te ajudará a conquistar vagas home office na empresa que você quiser.

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Como ser um engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial?

Os engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial devem ser dedicados para acompanhar todas as descobertas recentes da indústria e para melhorar suas habilidades com o decorrer do tempo. Para se destacar na área, eles devem seguir as melhores práticas da indústria com sucesso e consistência. Há algumas coisas que os engenheiros devem levar em conta para serem bem sucedidos. Eles devem pedir a ajuda de alguém com mais experiência e que seja capaz de ensinar novas habilidades. Além disso, como um engenheiro de IA e ML, você deve aperfeiçoar suas habilidades analíticas, de programação e inteligência artificial, e de Machine Learning. Assim, procurar um mentor que tenha disponibilidade para te ajudar é sempre algo bom a se fazer.
A Turing oferece as melhores vagas remotas de engenheiro de IA-ML que são feitas sob medida para o seu plano de carreira como engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial. Obtenha empregos home office de engenheiro de IA-ML, de tempo integral, longo prazo, com oportunidades de crescimento na carreira e ótima remuneração, juntando-se a uma rede com os melhores desenvolvedores do mundo.

Por que ser um engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial na Turing?

Trabalhos de primeira linha nos EUA

Oportunidades de trabalho de longo prazo para empresas americanas incríveis, orientadas por suas missões e com grande remuneração.

Crescimento na carreira

Trabalhe em problemas técnicos e comerciais desafiadores, utilizando tecnologia de ponta para acelerar o crescimento de sua carreira.

Comunidade exclusiva de desenvolvedores

Junte-se a uma comunidade mundial de desenvolvedores de software de elite.

Uma vez parte da Turing, você nunca mais terá que se candidatar para outro emprego

Os compromissos da Turing são de longo prazo e em tempo integral. Quando um projeto termina, nossa equipe parte para identificar o próximo em questão de semanas.

Trabalhe do conforto da sua casa

A Turing permite que você trabalhe de acordo com sua conveniência. Temos horários de trabalho flexíveis e você pode trabalhar para as principais empresas americanas do conforto da sua casa.

Ótima remuneração

Trabalhando com as principais corporações americanas, os desenvolvedores da Turing recebem mais do que o mercado costuma oferecer na maioria dos países.

Quanto a Turing paga para engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial?

Na Turing, cada engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.

Perguntas frequentes

Somos uma plataforma “end-to-end” de empregos baseada em Palo Alto que permite que desenvolvedores de software talentosos trabalhem com grandes empresas americanas a partir do conforto de suas casas. Somos liderados por Jonathan Siddharth e Vijay Krishnan, ex-alunos de Stanford e empreendedores bem-sucedidos de I.A.

Nossa diferenciação exclusiva reside na combinação do nosso modelo de negócio principal com os nossos valores. Para o avanço da AGI, a Turing disponibiliza oportunidades de contratos temporários. A maioria dos contratos para Consultores de IA tem duração de até 3 meses, com possibilidade de extensões mensais — condicionadas ao seu interesse, disponibilidade e à demanda do cliente — por um período máximo de 10 meses consecutivos. Para o negócio Turing Intelligence, oferecemos projetos de longo prazo em regime integral.

Atualmente, temos vagas apenas para desenvolvedores devido ao volume de demandas de trabalho de nossos clientes. Mas no futuro, também poderemos expandir para outras áreas. Verifique nossa página de carreiras periodicamente para saber se estamos oferecendo uma vaga que se adapta às suas habilidades e experiência.

Na Turing, contratamos desenvolvedores remotos para mais de 100 habilidades como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, etc. Também contratamos engenheiros de acordo com sua especialidade e experiência.

Depois de fazer upload do seu currículo, você terá que passar por três testes: avaliação de senioridade, teste de tech stack e desafio de programar ao vivo. Uma vez aprovado nestes testes, você poderá se candidatar a uma ampla gama de trabalhos disponíveis com base nas suas habilidades.

Não, o serviço é absolutamente gratuito para desenvolvedores de software inscritos.

Idealmente, um desenvolvedor remoto deve ter pelo menos 3 anos de experiência relevante para ser contratado pela Turing, mas não dizemos não a desenvolvedores excepcionais. Faça nosso teste para descobrir se podemos oferecer algo interessante para você.

A comunicação é crucial para o sucesso quando se trabalha com clientes dos EUA. Preferimos candidatos com nível B1 de inglês, ou seja, aqueles que têm a fluência necessária para se comunicar sem problemas com nossos clientes e falantes nativos.

Não, você não precisa pagar nenhum imposto nos Estados Unidos. No entanto, você pode ter que pagar impostos de acordo com as leis fiscais do seu país. Além disso, seu banco pode cobrar um pequeno valor como uma taxa de transação.

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Liderança

Em poucas palavras, a Turing tem como objetivo fazer com que exista um equilíbrio de oportunidades ao redor do mundo. A Turing é uma criação dos empreendedores de IA em série Jonathan e Vijay, cuja empresa anterior de IA (vendida com sucesso) foi potencializada por talentos remotos excepcionais. Também fazem parte do grupo de inovadores da Turing investidores de alto perfil, como o primeiro CTO do Facebook (Adam D'Angelo), executivos de Google, Amazon, Twitter e Foundation Capital.

Política de Igualdade de Oportunidades

Turing é uma contratante que dá oportunidades iguais. A Turing proíbe discriminação e assédios de qualquer tipo e oferece oportunidades de emprego iguais para funcionários e candidatos, sem discriminar raça, cor, religião, sexo, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, idade, status de deficiência, status de veterano protegido ou qualquer outra característica protegida por lei.

Veja alguns trabalhos remotos para desenvolvedores

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AI Quality Analyst - Portuguese (Portugal)

About Turing:
Based in San Francisco, California, Turing is the world’s leading research accelerator for frontier AI labs and a trusted partner for global enterprises deploying advanced AI systems. Turing supports customers in two ways: first, by accelerating frontier research with high-quality data, advanced training pipelines, plus top AI researchers who specialize in coding, reasoning, STEM, multilinguality, multimodality, and agents; and second, by applying that expertise to help enterprises transform AI from proof of concept into proprietary intelligence with systems that perform reliably, deliver measurable impact, and drive lasting results on the P&L.

Role Overview:

As an AI Quality Analyst, you will evaluate a new personalization feature for Gemini. You will assess how well the model uses information from your past Gemini conversations, Gmail, Google Search, and YouTube activity to make responses more relevant and helpful. This role requires a unique blend of creativity and analytical rigor. You will actively design prompts from the perspective of your own personal experiences. You will then use your analytical skills to assess the quality of the model's personalized responses, evaluating dimensions like Grounding, Integration, and Helpfulness.


Key Qualifications

  • Portugueese Proficiency: Ability to read and write in Portuguese with a high degree of comp, as Portuguese is the focus language for this project.
  • Personal Account Usage: Willingness to use your primary personal Google account (not a testing account) and enable personal data sources for a genuine assessment.
  • Schedule Flexibility: Full-time availability in your local time zone is required.  We are staffing a global, 24-hour operations team.
  • Exceptional Analytical Thinking: Demonstrate ability to evaluate nuanced and ambiguous AI responses, specifically assessing personalization quality.
  • Creative Prompt Engineering: Experience in designing creative, multi-turn starting prompts based on personal context to thoroughly test the model's capabilities.
  • Strong Evaluation Acumen: Understanding of personalization concepts, including the ability to identify incorrect personalization, poor inferences, and forced connections.
  • Meticulous Attention to Detail: The ability to review Side-by-Side (SxS) model responses and spot subtle differences in naturalness and overnarrating.
  • Excellent Written Communication: Superior ability to write clear, concise, and structured rationales for model rankings, explicitly referencing specific turn numbers.
  • Feedback: Ability to provide constructive feedback and detailed annotations.
  • Communication: Excellent communication and collaboration skills.
  • Independence: Self-motivated and able to work independently in a remote setting.
  • Technical Setup: Desktop/Laptop set up with a good internet connection.


Description:

  • In this role, you will be part of a dynamic team focused on evaluating the quality of personalized AI interactions. Your day-to-day work will involve:
  • Designing and executing multi-turn conversational prompts (typically 1-5 turns) that require the AI to utilize your personal information and experiences.
  • Evaluating model responses based on your intent from the starting prompt, checking if the personalization was appropriately applied.
  • Analyzing responses for Grounding issues, ensuring claims about you are supported by evidence and not flawed inferences or hallucinations.
  • Assessing Integration quality to ensure personal data is woven naturally into the response without robotic "overnarrating".
  • Rigorously evaluating and stack-ranking two model responses side-by-side (SxS) to determine which is overall more helpful, easy to use, and enjoyable.
  • Writing clear, defensible rationales for your comparisons, explicitly referencing where issues or positive aspects occurred in the conversation.
  • Extracting and verifying "Debug Info" from the model to confirm that chat summaries and data sources were properly utilized.
  • Maintaining strict data hygiene by deleting evaluation conversations to prevent them from polluting your future chat history.


Education & Experience

  • BS/BA degree or equivalent experience in a relevant field (e.g., Policy, Law, Ethics, Linguistics, Journalism, Computer Science, or a related analytical field).
  • Experience in data annotation, AI quality evaluation, content moderation, or a related role is strongly preferred.

Offer Details:

  • Commitments Required: at least 4 hours per day and upto 40 hours per week with 4 hours of overlap with PST.
  • Engagement type: Contractor
  • Engagement Length: 3 months
  • Our offered rate for this project is $15 per hour.

Evaluation Process -

  • Shortlisted candidates will be sent a Job Interest Form.
  • After the profile review, an assessment will be shared, which must be completed within 24 hours.
  • Based on the assessment outcomes, shortlisted candidates will be contacted to discuss the pre‑onboarding requirements.
Software
10K+ employees
Domain-Specific Languages
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AI Engineer

About Turing


Based in San Francisco, California, Turing is the world’s leading research accelerator for frontier AI labs and a trusted partner for global enterprises deploying advanced AI systems. Turing supports customers in two ways: first, by accelerating frontier research with high-quality data, advanced training pipelines, plus top AI researchers who specialize in coding, reasoning, STEM, multilinguality, multimodality, and agents; and second, by applying that expertise to help enterprises transform AI from proof of concept into proprietary intelligence with systems that perform reliably, deliver measurable impact, and drive lasting results on the P&L


Role Overview


We are looking for an AI/ML Engineer specializing in LLM post-training and reinforcement learning workflows. The role focuses on fine-tuning open-weight models, building reward systems, and improving model performance through scalable training, evaluation, and data curation


What does day-to-day life look like?

  • Design and execute fine-tuning pipelines for open-weight models (Qwen, Llama, Mistral families) using SFT → DPO → GRPO progressions on tool-use and agentic data.
  • Implement and tune LoRA / QLoRA adapters for parameter-efficient fine-tuning; understand when full fine-tuning vs PEFT is the right call.
  • Build reward functions and verifiers for RL training  including programmatic verifiers, LLM-as-judge rubrics, and state-transition checks against gym environments.
  • Generate, curate, and filter RL tool-use training data: golden trajectories, preference pairs, on-policy rollouts, and rejection-sampled completions.
  • Run distributed training on multi-GPU setups; manage inference at scale with vLLM (including extended-context configurations via YaRN / RoPE scaling).
  • Diagnose failure modes: reward hacking, distribution collapse, KL blow-up, tool-selection errors vs state-transition errors, format drift.
  • Define and track evaluation metrics  pass@k, pass^k, trajectory-level scoring, rubric-based vs binary scoring  and own model-quality reporting against benchmarks.
  • Partner with annotation, eval, and client teams to translate data-quality signals into training improvements.

Requirements

  • 3+ years of hands-on ML engineering experience, with at least 1+ year specifically on LLM post-training.
  • Demonstrated production or research experience with at least three of: SFT, LoRA/QLoRA, DPO, PPO, GRPO, RLHF.
  • Strong PyTorch fundamentals; working familiarity with Hugging Face TRL, Accelerate, DeepSpeed or FSDP, and vLLM.
  • Experience designing reward signals or verifiers for RL training  not just running training scripts.
  • Solid grasp of tokenization, attention, chat templates, tool-calling formats (OpenAI/Anthropic-style), and common failure modes in agent training.
  • Comfort with Python, distributed training, GPU profiling, and reading research papers and turning them into working code.

Strongly Preferred:


  • Experience training tool-use or agentic models (function calling, multi-step tool selection, planner-executor patterns).
  • Experience with synthetic data generation pipelines and rejection sampling.
  • Familiarity with MCP, LangChain/LangGraph, or similar agent frameworks.
  • Exposure to evals at scale: building harnesses, designing rubrics, dealing with judge variance and reward hacking.
  • Cloud/infra: RunPod, AWS, GCP; container workflows; long-context inference tuning.


Perks of Freelancing With Turing

  • Work in a fully remote environment.
  • Opportunity to work on cutting-edge AI projects with leading LLM companies.

Offer Details

  • Commitments Required: 40 hours per week with overlap of 4 hours with PST. 
  • Engagement Type: Contractor assignment (no medical/paid leave)
  • Duration of contract : 2 months; [expected start date is next week]
  • Location: India, Pakistan, Bangladesh, Brazil

Evaluation Process

  • 2 rounds of Technical Interview (90 mins)
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PythonMachine Learning
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