# अप्लाइड साइंटिस्ट — मशीन लर्निंग (MSc या PhD)

- Platform: Micro1
- Pay: $60–$120/hour
- Location: Remote, दुनिया भर में
- Contract: contract
- Fields: AI, ML & Data Science
- Last verified open: 2026-10-26
- Listing on SOJI (apply here): https://hiring.sojistudio.com/hi/jobs/applied-scientist-machine-learning-msc-phd

अप्लाइड साइंटिस्ट (MSc या PhD) AI ट्रेनिंग के लिए मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग टास्क बनाते, हल करते और सत्यापित करते हैं। दुनिया भर से रिमोट, $60-$120/घंटा, लगभग 15 घंटे/सप्ताह।

## भूमिका के बारे में
Micro1 एक AI ट्रेनिंग प्रोजेक्ट के लिए अत्यंत कुशल अप्लाइड साइंटिस्ट की तलाश में है, जिसमें मॉडल डेवलपमेंट, ट्रेनिंग और इन्फ़रेंस सिस्टम, न्यूमेरिकल कंप्यूटिंग, परफ़ॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन और Python शामिल हैं। यह भूमिका बहुत अधिक कोडिंग वाली है और इसमें Python में कोडिंग एजेंट के अनुभव की अपेक्षा है.

## आप क्या करेंगे
- ML मॉडल, ट्रेनिंग पाइपलाइन, इन्फ़रेंस सिस्टम और सहायक इंफ़्रास्ट्रक्चर विकसित और सत्यापित करें
- मॉडल कंपोनेंट, डेटा पाइपलाइन, मूल्यांकन सिस्टम और न्यूमेरिकल विधियाँ लागू करें
- Python और कमांड-लाइन टूल से दोहराए जा सकने वाले वर्कफ़्लो बनाएँ
- मेमोरी और थ्रूपुट ऑप्टिमाइज़ करें, न्यूमेरिकल या सिस्टम-स्तर की विफलताओं को डीबग करें, और वस्तुनिष्ठ आवश्यकताओं के अनुसार सटीकता सत्यापित करें

## आवश्यकताएँ
- कंप्यूटर साइंस, ML, सांख्यिकी या इंजीनियरिंग जैसे किसी मात्रात्मक क्षेत्र में मास्टर्स या PhD
- मशीन लर्निंग में मज़बूत पेशेवर या शोध अनुभव
- Python और कोडिंग एजेंट में व्यावहारिक दक्षता
- किसी मान्यता प्राप्त टेक कंपनी, AI लैब या शोध संगठन का अनुभव पसंद किया जाता है

## पारिश्रमिक और शर्तें
सूचीबद्ध पारिश्रमिक $60-$120/घंटा है, लगभग 15 घंटे प्रति सप्ताह की कॉन्ट्रैक्टर प्रतिबद्धता के लिए, और सप्ताहांत सहित लचीला शेड्यूल है। पारिश्रमिक आउटपुट-आधारित है, हर उस टास्क के लिए जो विनिर्देशों को पूरा करता है, और न्यूनतम सबमिशन की शर्तें लागू हैं। पूरी तरह रिमोट, वैश्विक। प्रक्रिया: स्क्रीनिंग प्रश्न, लगभग 30 मिनट का AI इंटरव्यू, फिर हायरिंग मैनेजर की समीक्षा।

Source: SOJI (hiring.sojistudio.com), an independent job board. Pay is the range shown by the platform when the role was collected; confirm on the application page.