Vous avez déployé et opéré des agents basés sur des modèles de langage en production, avec une expérience directe de leurs défaillances et de leur adoption réelle en entreprise. Cette mission consiste à partager votre expertise sur la fiabilité, l'évaluation et la mise à l'échelle des agents IA dans des environnements complexes, via des entretiens conversationnels portant sur vos retours d'expérience concrets.
Machine Learning Engineer Talent Network
Mercor · Data & Machine Learning
Rejoignez un réseau d'experts en machine learning pour accéder à des missions ponctuelles auprès de laboratoires et entreprises d'IA. Vous contribuerez à l'entraînement et l'évaluation de modèles, la création de tâches basées sur des scénarios réels, et fournirez des retours de domaine pour la recherche en IA. Ce programme s'adresse à des ingénieurs ayant une solide expérience en développement de modèles de machine learning et capable de travailler en autonomie sur des projets à distance.
Travail à réaliser
- Entraîner et évaluer des modèles d'IA en machine learning engineering
- Créer des tâches et livrables basés sur des scénarios réalistes
- Fournir des retours spécifiques au domaine pour faire progresser la recherche en IA de frontier
- Travailler en autonomie dans un environnement entièrement à distance
Compétences requises
Rémunération et engagement
70–250 USD /heure
Rémunération telle qu'affichée par la plateforme, sans garantie de revenu ou d'heures.
Pays et langue
Expérience non précisée
Ouvert aux pays suivants : États-Unis.
Processus de candidature
Candidature via work.mercor.com : création de profil, évaluation de compétences, puis mise en relation avec des projets correspondant à votre profil.
Source et vérification
Source officielle : https://work.mercor.com/jobs/list_AAABnJzIt-SOsdwOeF5Ebarf/machine-learning-engineer-talent-network
Dernière vérification : 6 octobre 2026.
Missions similaires
Vous rejoignez une équipe de red teaming pour tester la robustesse et la sécurité de modèles d'IA conversationnels. Votre mission consiste à générer des entrées adversariales (jailbreaks, injections de prompts, cas de détournement) pour découvrir les vulnérabilités des systèmes d'IA avant leur déploiement. Vous annotez les défaillances, classez les risques et produisez des datasets documentés que les clients peuvent exploiter pour améliorer leurs modèles.
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