Senior Data Scientist / ML Engineer
publiée le 5/8/2026 2:54:34 PM
Long-term opportunity for a highly experienced AI/ML professional with a strong background in enterprise analytics, machine learning, and cloud data platforms. Experience requested: Python, PySpark, Pandas, advanced SQL, Azure Databricks and cloud platforms, machine learning and predictive modeling, NLP/GenAI/LLMs, MLOps and production deployment, Power BI and DAX, dashboard troubleshooting and data quality analysis. Ideal background: 7+ years in Data Science / ML Engineering and experience in large-scale enterprise data environments. Preference for candidates located in or near New York. To apply: send your resume and contact details via DM or email to Tejaswi.Adapa@Amzur.com. New York
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Applied AI Engineer
publiée le 5/5/2026 6:14:54 PM
Hiring: Applied AI Engineer (2 Open Roles) at a Confidential AI-native startup. On-site in New York, United States with relocation support available. Salary $170K-$230K plus equity. Candidates must be authorized to work in the US and willing to relocate. Build and ship AI/LLM features in production, own AI systems end-to-end (design to deploy to iterate), work on matching, scoring, and automation systems, decide between fine-tuning vs prompt engineering vs off-the-shelf models, and turn messy real-world data into scalable AI solutions. Core requirements include 4+ years engineering experience and hands-on experience with LLMs in production; strong knowledge of LLM APIs, embeddings, vector DBs, and fine-tuning; ability to build end-to-end AI systems. Nice to have: early-stage startup or founding team experience, AI-native product experience, exposure to recruiting/talent platforms. New York, United States
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Le marché du machinelearning à New-York offre de nombreuses opportunités pour les freelances. Avec 4 missions actives, les professionnels peuvent explorer des projets passionnants dans ce domaine en pleine expansion.
Le marché des missions machinelearning à New-York
New-York se positionne comme un hub dynamique pour les missions freelance en machinelearning. Actuellement, quatre missions sont disponibles, offrant des rôles variés allant de Data Scientist à Applied AI Engineer. Les entreprises recherchent des experts capables de travailler sur des systèmes d'IA complexes, allant de la conception à la mise en production. Les missions sont principalement proposées par des startups AI-native, ce qui témoigne d'une forte demande pour des compétences en machinelearning dans des environnements innovants.
Les missions incluent des responsabilités telles que la construction et le déploiement de fonctionnalités d'IA, la gestion de systèmes d'IA de bout en bout, et la transformation de données réelles en solutions évolutives. Les candidats doivent être prêts à travailler sur site à New-York, avec certaines entreprises offrant un soutien à la relocalisation.
Profils et compétences recherchés
Les compétences clés recherchées pour les missions freelance en machinelearning à New-York incluent une solide expérience en Python, PySpark, et SQL avancé. Les candidats doivent également avoir une expérience pratique avec les modèles de langage (LLM) et les systèmes MLOps. La connaissance des plateformes cloud comme Azure Databricks est souvent mentionnée, ainsi que des compétences en analyse de données et en création de tableaux de bord avec Power BI.
Les entreprises privilégient les candidats ayant au moins quatre ans d'expérience en ingénierie, avec une préférence pour ceux ayant une expérience dans des environnements de données d'entreprise à grande échelle. Une expérience dans des startups en phase de démarrage ou des produits AI-native est un atout supplémentaire.
Comment décrocher une mission machinelearning freelance à New-York
Pour maximiser vos chances de décrocher une mission freelance en machinelearning à New-York, il est essentiel de mettre en avant vos compétences techniques et votre expérience dans des projets similaires. Adaptez votre CV et votre lettre de motivation pour chaque candidature, en soulignant vos réalisations pertinentes. N'hésitez pas à utiliser des plateformes spécialisées pour postuler et à établir un réseau avec d'autres professionnels du secteur. Enfin, restez informé des tendances et des innovations en machinelearning pour vous démarquer. Pour plus d'opportunités, consultez des plateformes comme Tarss.