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Ricercatore Scientifico LLM (Pre-training, Computer Vision e Robustezza Avversaria)

  • Compenso: da 100 USD a 120 USD / ora
  • Contratto: Freelance
  • Chi può candidarsi: Aperta in tutto il mondo
  • Pubblicata il 5 ago 2026

In breve

Questo lavoro da remoto, con contratto freelance, è pensato per ricercatori in machine learning con esperienza pratica nell'addestrare modelli di deep learning su immagini e testo. Il compenso è di 100 a 120 USD all'ora. Se hai almeno 3 anni di esperienza nella ricerca, può fare al caso tuo.

Cosa farai

  • Addestrare da zero classificatori di immagini e modelli generativi di immagini, e fare fine-tuning di modelli linguistici open-weight.
  • Ottenere il massimo da pochi dati, poca potenza di calcolo e modelli di dimensioni limitate.
  • Rendere i modelli più solidi contro input e conversazioni pensati per ingannarli.
  • Comprimere i modelli per rispettare limiti rigidi di dimensione e di latenza, senza perdere precisione.
  • Trovare e risolvere i problemi che emergono durante l'addestramento.

Cosa ti serve per candidarti

  • Esperienza pratica nell'addestrare e migliorare modelli di deep learning, dalla visione al linguaggio.
  • Competenza solida in almeno un'area: robustezza agli attacchi, computer vision efficiente, modelli generativi di immagini, post-addestramento di LLM o pre-addestramento multilingue.
  • Almeno 3 anni di esperienza nella ricerca in machine learning; anche il dottorato conta.
  • Buona pratica con PyTorch, JAX, TensorFlow o framework simili.
  • Laurea da un'università tra le prime 100, esperienza in un'azienda AI di grandi dimensioni, oppure una solida storia di pubblicazioni o contributi open-source.

Chi può candidarsi

Possono candidarsi persone da tutto il mondo, perché non è indicato nessun limite di paese. Il contratto è freelance e il lavoro si svolge interamente da remoto.

Il mio consiglio

Nella candidatura, racconta un progetto concreto di addestramento o di robustezza, con risultati misurabili, perché il ruolo chiede proprio esperienza pratica. Noi ti consigliamo di indicare subito in quale area sei più forte tra quelle elencate.

Pubblicata originariamente su Mercor

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