Brasil
Pavago
Avra
Jefe de Investigación
RemotoBrasil
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Traducción automática. Consulta el original.
Sobre Avra
Los modelos fundacionales han aprendido a leer texto, imágenes y código. Los datos que hacen funcionar la economía aún no han tenido su momento. Están estructurados: clientes, cuentas, transacciones y reclamaciones, almacenados en bases de datos relacionales, conectados como grafos y moviéndose a través del tiempo. Cada aprobación de crédito, bloqueo de fraude y oferta de retención es una predicción sobre esos datos. Hoy en día, cada uno sigue siendo un modelo a medida, reconstruido manualmente para cada tarea, esquema y empresa.
Estamos construyendo modelos fundacionales para datos estructurados, como bases de datos relacionales, grafos y series temporales. Tomemos una base de datos relacional: un modelo preentrenado debería ser capaz de leer la base de datos de cualquier empresa, comprender su esquema a partir de los nombres de sus tablas y columnas, y adaptarse a una nueva tarea de predicción sin necesidad de un proyecto de ingeniería de características o de un modelo entrenado desde cero.
Avra existe para construir esos modelos y la plataforma que convierte sus predicciones en decisiones que se ejecutan en producción, ya sea en nuestra nube o dentro de la propia infraestructura de una empresa. Somos un laboratorio de investigación de IA con sede en São Paulo, respaldado por Sequoia y Andreessen Horowitz, y trabajamos con socios de diseño empresarial en banca, pagos, telecomunicaciones y comercio, incluyendo Mercado Livre, Inter, PicPay, Banco BV y Vivo.
Sobre el equipo
Somos un pequeño grupo de investigadores, ingenieros y constructores de empresas, con sede en São Paulo y un equipo distribuido por San Francisco, América Latina y Europa. Investigación es un equipo que trabaja en una única cartera: preentrenamiento, post-entrenamiento, datos y evaluación para nuestros modelos fundacionales. El liderazgo de Investigación se comparte entre dos pares. Nuestro Científico Jefe es responsable de la dirección científica y del estándar de evidencia. El Jefe de Investigación es responsable de que el equipo cumpla con los objetivos.
Nuestros investigadores han publicado ampliamente en foros como NeurIPS e ICLR. Puedes encontrar nuestro trabajo en nuestra página de investigación.
Tu misión
Hacer que el modelo fundacional relacional de Avra sea el mejor del mundo y construir el equipo que lo mantenga en esa posición.
De qué serás responsable
- La cartera. En qué trabaja Investigación en este ciclo, qué se detiene y quién es responsable de cada iniciativa. Estableces esto junto con el Científico Jefe y eres responsable del resultado.
- El equipo. Contratar, desarrollar y asignar investigadores, y hacer de Avra el lugar donde los mejores investigadores en ML relacional y tabular quieran trabajar.
- La cadencia. Hipótesis escritas, revisiones de investigación, registros de decisiones y una escala de experimentos que se ejecuta de forma pequeña y económica antes de escalar. Además de un presupuesto de computación que se gasta con un propósito.
- Las interfaces. Investigación entrega modelos candidatos y su evidencia a Sistemas de ML para su lanzamiento controlado. Trabaja con nuestros equipos de datos en corpus de preentrenamiento y apoya el Despliegue Avanzado cuando el modelo de un cliente necesita adaptación. Haces que esos contratos sean explícitos y los mantienes funcionando.
- Los compromisos. Qué pueden prometer nuestros modelos a un cliente, para cuándo y sobre qué evidencia. Explicarás esto claramente a los ejecutivos, a los equipos de riesgo de los clientes y a nuestro propio equipo comercial.
Te mantendrás involucrado directamente: leyendo código, ejecutando experimentos y entrando en los detalles de una curva de entrenamiento cuando algo parece no ir bien.
Lo que esperamos que aportes
- Has liderado un equipo de investigación o de ML aplicado cuyos modelos se ejecutaron en producción y movieron una métrica real
- Credibilidad técnica profunda en deep learning moderno, especialmente transformers, preentrenamiento y post-entrenamiento
- Criterio de cartera: sabes cuándo escalar una idea prometedora y cuándo descartarla, y has hecho ambas cosas
- Has contratado y hecho crecer a investigadores que han realizado el mejor trabajo de sus carreras
- Rigor operativo: reproducibilidad, protocolos de evaluación y presupuestos de computación
- Inglés claro, tanto escrito como hablado
Puntos extra si tienes
- Modelos fundacionales preentrenados a escala
- Experiencia trabajando en modelos fundacionales tabulares o relacionales, aprendizaje en contexto o meta-aprendizaje
- Construcción de modelos para crédito, fraude u otras decisiones reguladas
- Portugués, ya que nuestros socios de diseño están en Brasil
- Un historial de investigación o trabajo de código abierto sobre el cual otros investigadores construyen
Cómo es nuestro proceso de entrevista
- Llamada introductoria con el CTO (45 min). Tu trayectoria y qué te gustaría que fuera este rol.
- Inmersión profunda (60 min). Un equipo o programa de investigación que lideraste: las apuestas, los resultados y las decisiones que tomarías de forma diferente.
- Ejercicio de cartera (90 min). Compartimos el contexto sobre dónde está el modelo hoy. Vuelves con un plan escrito para los próximos dos trimestres y lo repasas con el CTO y el Científico Jefe.
- Equipo de investigación (60 min). Una sesión con los investigadores que liderarías, sin los fundadores en la sala.
- Fundadores (45 min).
- Referencias.
Logística
- Ubicación: Remoto. Contratamos en la mayoría de los países a través de Deel. El equipo trabaja en San Francisco, Brasil, Uruguay y Europa, y nos reunimos en persona regularmente, en São Paulo y otros lugares.
- Compensación: Salario competitivo y participación accionaria significativa.
- Computación: Un presupuesto de computación e investigación del que serás responsable.
- Beneficios: Tiempo libre flexible, cobertura médica y permiso parental extendido.
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