Analista IA
LLMs e Machine Learning.

PcDs são sempre bem-vindas.

Buscamos pessoas apaixonadas por tecnologia. Alguém que se motive por desafios e atue com autonomia. Precisa gostar de trabalhar em equipe e possuir espírito colaborativo.

• Realizar treinamentos, fine-tuning e adaptação de LLMs e modelos de Deep Learning para casos de uso específicos;
• Desenvolver pipelines baseados em agentes de LLM;
• Avaliar a qualidade de modelos de linguagem em múltiplos idiomas, incluindo: tradução automática, desenho de métricas, processos de revisão humana e monitoramento contínuo de qualidade;
• Conduzir experimentos, avaliar o desempenho dos modelos e propor melhorias;
• Fornecer orientação técnica prática ao longo do ciclo de vida dos modelos, desde aquisição de dados e engenharia de atributos até a implantação em ambientes produtivos, em colaboração com o time de plataforma/infraestrutura;
• Documentar processos e resultados visando escalabilidade
• Apoiar a implementação de técnicas de serving de modelos (por exemplo: quantização, destilação e paralelização em GPU) para atender metas de latência e custo, em conjunto com engenharia de infraestrutura.

• Graduação, mestrado ou doutorado em Ciência da Computação, Linguística Computacional, Inteligência Artificial ou áreas correlatas;
• Fundamentos sólidos de Machine Learning;
• Experiência prática comprovada (projetos profissionais, de pesquisa ou publicações) em fine-tuning e adaptação de LLMs e/ou arquiteturas de Deep Learning;
• Conhecimento avançado em Processamento de Linguagem Natural (NLP), incluindo tokenização, embeddings e técnicas de avaliação de modelos de linguagem;
• Proficiência em Python e frameworks de Machine Learning como PyTorch e/ou Hugging Face Transformers;
• Forte conhecimento em pré-processamento de dados, desenho de experimentos e ajuste de hiperparâmetros;
• Inglês avançado - atuação em projetos globais.

Diferenciais:

• Experiência real com avaliação de qualidade de modelos em múltiplos idiomas ou tradução automática;
• Familiaridade com ferramentas de MLOps (Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow);
• Experiência com plataformas de cloud (AWS, Azure ou GCP);
• Vivência com técnicas de otimização de inferência (quantização, destilação, paralelização em GPU);
• Experiência liderando tecnicamente projetos ou orientando outros profissionais;
• Publicações ou pesquisa em avaliação multilíngue, tradução automática ou detecção de alucinação em LLMs;