Brasilien
Orange Business
Sourceability
Principal NLP Scientist
Brasilien
São José da Laje, Alagoas, Brazil
PythonSQLAWSDockerC#
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Über die Stelle
Sourceability® ist ein globaler digitaler Distributor von elektronischen Komponenten, der die Art und Weise verändert, wie moderne Unternehmen Produkte auf den Markt bringen. Mit Innovation, Qualität und Logistik als Rückgrat des Unternehmens beschleunigen die Spitzenprodukte und -dienstleistungen von Sourceability den Beschaffungsprozess in einer Vielzahl von Branchen, darunter Kommunikation/Mobilfunk, Unterhaltungselektronik und Automobilherstellung.
Einblick in Ihre Wirkung
Der Principal NLP Scientist ist eine leitende technische Führungskraft, die für die Konzeption, Erforschung und Verbesserung fortschrittlicher Natural Language Processing und Large Language Model Fähigkeiten für produktive Geschäftssysteme verantwortlich ist.
Diese Rolle kombiniert angewandte Forschung, praktische Modellentwicklung, technische Architektur und praktische Produktwirkung. Der Principal NLP Scientist wird die Konzeption von NLP-Lösungen für Named Entity Recognition, Textklassifizierung, Textgenerierung, semantische Suche, Informationsgewinnung und andere sprachgesteuerte Automatisierungsanwendungsfälle leiten.
Dies ist nicht nur eine Forschungsrolle. Der Fokus liegt darauf, moderne NLP- und LLM-Technologien zuverlässig, messbar, wartbar und nützlich in realen Produktionsworkflows zu machen.
In dieser Rolle werden Sie beeinflussen, wie das Unternehmen moderne NLP- und LLM-Technologien auf internen Plattformen und in operativen Workflows einsetzt.
Sie werden die technische Richtung für NLP-Systeme definieren, neue Ansätze evaluieren, Experimente entwerfen, Prototypen erstellen und dazu beitragen, erfolgreiche Modelle in die Produktion zu überführen. Ihre Arbeit wird sich direkt auf die Automatisierungsqualität, die Genauigkeit der Datenverarbeitung, die operative Effizienz und die langfristigen KI-Fähigkeiten des Unternehmens auswirken.
Die Rolle erfordert eine starke wissenschaftliche Tiefe, aber auch praktisches technisches Urteilsvermögen. Der richtige Kandidat sollte in der Lage sein, Forschungsarbeiten zu lesen, Modellarchitekturen zu verstehen, messbare Experimente zu entwerfen und auch mit Ingenieuren zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass die endgültige Lösung zuverlässig in der Produktion laufen kann.
Zugeordnete Produktgruppe
Produktgruppe | NLP / KI-Automatisierung
Stream | Software Engineering / KI & Machine Learning
Rollentyp | Principal-Level Individual Contributor / Technische Führungskraft
Erfolg in den ersten 90 Tagen
Während der ersten 90 Tage wird vom Principal NLP Scientist erwartet, dass er:
- Die aktuelle Landschaft von NLP und KI-Automatisierung im Unternehmen versteht
- Bestehende Modelle, Datensätze, Annotationsprozesse und Produktionsanwendungsfälle überprüft
- Die wirkungsvollsten Möglichkeiten für Verbesserungen bei NLP und LLM identifiziert
- Praktische Bewertungsmetriken für aktuelle und zukünftige NLP-Modelle definiert
- Eine technische Roadmap zur Verbesserung der NER-, Klassifizierungs-, Generierungs- und Informationsgewinnungsfähigkeiten erstellt
- Klare Standards für die Qualität der Datenkennzeichnung, die Modellvalidierung und die Produktionsreife vorschlägt
- Mindestens einen aussagekräftigen Prototyp oder Verbesserungsvorschlag mit messbarem Geschäftswert liefert
- Starke Arbeitsbeziehungen mit Stakeholdern aus den Bereichen Engineering, Produkt, Daten und Betrieb aufbaut
Was diese Rolle nicht umfasst
Diese Rolle ist nicht verantwortlich für allgemeine IT-Infrastruktur, Endbenutzer-Support, Geschäftsbetrieb oder manuelle Dateneingabeprozesse.
Der Principal NLP Scientist ist auch nicht alleiniger Eigentümer von Produktprioritäten oder Geschäftsanforderungen. Das Produktmanagement ist für die Geschäftspriorisierung, die Strukturierung des Backlogs und die Abstimmung mit den Stakeholdern verantwortlich. Diese Rolle ist für die wissenschaftliche und technische Ausrichtung der NLP- und LLM-Fähigkeiten zuständig und bietet fachkundige Beratung darüber, was technisch möglich, zuverlässig und produktionsreif ist.
GLEICHBERECHTIGTER ARBEITGEBER.
Es ist unsere Politik, alle bundesstaatlichen, bundesstaatlichen und lokalen Gesetze einzuhalten, die die Diskriminierung am Arbeitsplatz aufgrund von Rasse, Hautfarbe, religiösem Glauben, Geschlecht, nationaler Herkunft, Abstammung, Staatsbürgerschaft, Schwangerschaft, Geburt, körperlicher Behinderung, geistiger und/oder intellektueller Behinderung, Alter, Militärstatus, Veteranenstatus (einschließlich geschützter Veteranen), Familienstand, eingetragenem Lebenspartner oder Zivilehe, Familienstand, Geschlecht (einschließlich Stereotypisierung des Geschlechts und Geschlechtsidentität oder -ausdruck), medizinischem Zustand (einschließlich, aber nicht beschränkt auf Krebs oder HIV/AIDS), genetischen Informationen, sexueller Orientierung oder einem anderen geschützten Status verbieten.
Fokusbereiche der NLP-Produktgruppe
Der Principal NLP Scientist wird eng mit Softwareentwicklern, Dateningenieuren, Produktmanagern, Analysten und Data-Annotation-Teams zusammenarbeiten, um NLP-Modelle und sprachbasierte Automatisierungssysteme zu definieren, zu erstellen, zu evaluieren und kontinuierlich zu verbessern.
Die NLP-Produktgruppe ist verantwortlich für die Erstellung und Verbesserung von Systemen in Bezug auf:
- Named Entity Recognition und Extraktion strukturierter Daten
- Textklassifizierung und -kategorisierung
- Textgenerierung und sprachbasierte Automatisierung
- Evaluierung, Anpassung und Integration von Large Language Models
- Retrieval-Augmented Generation und semantische Suche
- Wissensgraphen und GraphRAG-basierte Ansätze zur Verknüpfung strukturierter Geschäftsdaten, unstrukturierter Texte und Entitätsbeziehungen in KI-Assistenten-Workflows
- Datenaufbereitung, Annotationsstrategie und Kennzeichnungsqualität
- Modellevaluierung, -überwachung und Produktionsleistung
- Angewandte NLP-Forschung und Prototypenentwicklung
- Integration von NLP-Modellen in interne Geschäftsanwendungen
Ihre Qualifikationen, Ihr Einfluss
Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, sollten Sie Folgendes mitbringen:
- Promotion in Informatik, Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Computerlinguistik, Angewandte Mathematik, Data Science oder einem eng verwandten technischen Bereich
- 8+ Jahre Berufserfahrung in machine learning, Künstlicher Intelligenz oder NLP
- 5+ Jahre praktische Erfahrung im Aufbau von NLP-Modellen für Produktions- oder Near-Production-Systeme
- Tiefes Verständnis moderner neuronaler Netzwerkarchitekturen, einschließlich RNN, CNN, Transformer-basierter Architekturen, Aufmerksamkeitsmechanismen, Embeddings, Fine-Tuning-Strategien, Schichten, Module und Verlustfunktionen
- Starke praktische Erfahrung mit NLP-Aufgaben wie NER, Klassifizierung, Textgenerierung, semantischer Ähnlichkeit, Informationsgewinnung und Dokumentenverständnis
- Umfangreiche Erfahrung mit Large Language Models, einschließlich Modellevaluierung, Prompt-Design, Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation und sicherer Produktionseinsatz
- Praktisches Verständnis von RAG, GraphRAG, Wissensgraphen, Embeddings und hybriden Retrieval-Ansätzen für produktive LLM-Anwendungen
- Umfangreiche praktische Erfahrung mit Python
- Umfangreiche Erfahrung mit PyTorch und Hugging Face Transformers
- Erfahrung mit ONNX oder anderen Formaten für Modelloptimierung / Model Serving
- Starkes Verständnis von Datenaufbereitung, Datenqualität, Labeling-Workflows, Annotationsrichtlinien und Metriken zur Modellevaluierung
- Praktische Erfahrung mit wichtigen Datenanalyse- und machine learning-Bibliotheken, einschließlich Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn und Matplotlib
- Erfahrung mit SQL-Datenbanken und strukturierten Geschäftsdaten
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure oder AWS
- Fähigkeit, Experimente zu entwerfen, Erfolgsmetriken zu definieren, Modellansätze zu vergleichen und Trade-offs klar zu erläutern
- Starke schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
- Erfahrung in agilen Engineering-Umgebungen
- Fähigkeit zur technischen Führung ohne formelle Personalverantwortung
Bevorzugte Fähigkeiten und technische Vertrautheit
Die folgenden Erfahrungen werden hilfreich sein:
- Erfahrung in der Leitung von NLP- oder KI-Forschungsinitiativen in einer kommerziellen Produktionsumgebung
- Erfahrung mit mehrsprachigen NLP-Systemen
- Erfahrung mit Vektordatenbanken, Embeddings, semantischer Suche und RAG-Architekturen
- Erfahrung mit Wissensgraphen-Konzepten, einschließlich Entitäts- und Beziehungsmodellierung, Graph-Schema-Design, Traversierungsabfragen und LLM-Integration mit Graphdatenbanken wie Neo4j, FalkorDB oder ähnlichen Technologien
- Erfahrung mit Model Serving, Überwachung, Drift-Erkennung und Produktions-ML-Observability
- Erfahrung mit Docker und containerisierten ML-Workloads
- Erfahrung mit MLOps-Praktiken und CI/CD für machine learning-Systeme
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Data-Annotation-Teams und der Erstellung von Annotationsanleitungen
- Erfahrung mit .NET / C#, ASP.NET Core oder der Integration von ML-Diensten in Enterprise-Softwareplattformen
- Erfahrung im Erstellen von Prototypen, Demos und Proof-of-Concept-Anwendungen für neue KI-Funktionen
- Veröffentlichungen, Patente oder anerkannte technische Beiträge in den Bereichen NLP, machine learning oder angewandte KI sind von Vorteil
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