Portugal
Sonae MC
Jobgether
Ingeniero/a de LLM de IA Mid/Senior
Portugal
Portugal
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Este puesto se publica en nombre de una empresa asociada, que gestiona todas las solicitudes y los pasos siguientes. Nuestro socio busca un/a Ingeniero/a de LLM de IA Mid/Senior con base en Portugal.
Cómo funciona Jobgether
Utilizamos un proceso de emparejamiento impulsado por IA para garantizar que tu solicitud sea revisada de forma rápida, objetiva y justa frente a los requisitos principales del puesto. Nuestro sistema identifica a los candidatos que mejor se ajustan, y esta lista corta se comparte directamente con la empresa contratante. La decisión final y los pasos siguientes (entrevistas, evaluaciones) son gestionados por su equipo interno.
¡Agradecemos tu interés y te deseamos lo mejor!
¿Por qué solicitar a través de Jobgether?
Aviso de privacidad de datos: Al enviar tu solicitud, reconoces que Jobgether procesará tus datos personales para evaluar tu candidatura y compartir información relevante con el empleador contratante. Este procesamiento se basa en el interés legítimo y en las medidas precontractuales bajo las leyes de protección de datos aplicables (incluyendo el RGPD). Puedes ejercer tus derechos (acceso, rectificación, supresión, oposición) en cualquier momento.
#LI-CL1
Como Ingeniero/a de LLM de IA Mid/Senior, desarrollarás, ajustarás y optimizarás modelos de lenguaje de gran tamaño autohospedados que impulsan conversaciones de IA personalizadas y atractivas. Trabajarás en todo el ciclo de vida de desarrollo del modelo, desde la preparación de conjuntos de datos de entrenamiento y la ejecución de experimentos basados en GPU hasta la evaluación del rendimiento y la implementación de mejoras en producción. Tu trabajo ayudará a mejorar la calidad conversacional, la memoria a largo plazo, la consistencia de la personalidad y las interacciones multilingües. Colaborando con ingenieros de IA, especialistas en producto, desarrolladores web y equipos de DevOps, convertirás los hallazgos experimentales en soluciones fiables y escalables. Este puesto práctico ofrece la oportunidad de trabajar con modelos de pesos abiertos, técnicas avanzadas de ajuste fino y marcos de evaluación de IA prácticos. Te unirás a un entorno remoto centrado en la creación de productos de IA innovadores orientados al consumidor, mientras mejoras continuamente el rendimiento del modelo y la experiencia del usuario.
Responsabilidades
- Ajustar y optimizar modelos de lenguaje de gran tamaño de pesos abiertos existentes para mejorar la calidad de la conversación, la precisión de las respuestas, la consistencia y la personalización.
- Preparar, curar y mejorar los conjuntos de datos de entrenamiento para respaldar un aprendizaje eficaz del modelo, reducir los resultados no deseados y mejorar la relevancia y naturalidad de las respuestas generadas.
- Diseñar e implementar marcos de evaluación, puntos de referencia y metodologías de prueba para medir la calidad del modelo, identificar debilidades y validar mejoras.
- Mejorar la memoria conversacional, la consistencia de la personalidad y la capacidad de los modelos para mantener interacciones coherentes y conscientes del contexto durante conversaciones prolongadas.
- Desarrollar capacidades conversacionales multilingües y admitir interacciones que involucren a múltiples personajes, garantizando un comportamiento natural y consistente en diferentes escenarios.
- Investigar fallos del modelo y limitaciones de rendimiento, ajustando los datos de entrenamiento, las instrucciones (prompts), las configuraciones del modelo y los filtros de respuesta para abordar los problemas identificados.
- Realizar experimentos de entrenamiento y ajuste fino basados en GPU, solucionar problemas de infraestructura y rendimiento, y optimizar los flujos de trabajo de entrenamiento para lograr eficiencia y fiabilidad.
- Aplicar técnicas modernas de adaptación y alineación de modelos, incluyendo ajuste fino supervisado, LoRA, QLoRA y métodos de optimización basados en preferencias cuando sea apropiado.
- Implementar modelos mejorados en entornos de producción, supervisar su rendimiento, analizar los resultados orientados al usuario e implementar refinamientos iterativos basados en los resultados de la evaluación.
- Colaborar con los equipos de ingeniería de IA, producto, desarrollo web y DevOps para integrar las mejoras del modelo en aplicaciones orientadas al consumidor y alinear el trabajo técnico con los objetivos del producto.
- Trabajar con casos de uso conversacionales sensibles y requisitos de moderación, equilibrando el comportamiento del modelo, la experiencia del usuario y las políticas de contenido aplicables.
Requisitos
- Experiencia práctica demostrable en el ajuste fino de modelos de lenguaje de gran tamaño de pesos abiertos y en la implementación de modelos en entornos de producción.
- Sólidas habilidades de programación en Python, incluyendo experiencia en el desarrollo, prueba y mantenimiento de flujos de trabajo de machine-learning.
- Experiencia práctica con PyTorch y Hugging Face o marcos de machine-learning y herramientas de desarrollo de modelos comparables.
- Experiencia con técnicas de entrenamiento y adaptación de modelos como el ajuste fino supervisado (SFT), la adaptación de bajo rango (LoRA) y la adaptación de bajo rango cuantizada (QLoRA).
- Familiaridad con técnicas de entrenamiento y alineación basadas en preferencias, como la optimización de preferencias directas (DPO) o la optimización de políticas relativas de grupo (GRPO).
- Experiencia en la preparación y gestión de conjuntos de datos de entrenamiento, mejora de la calidad de los datos y desarrollo de marcos de evaluación para valorar el comportamiento del modelo y la calidad de los resultados.
- Experiencia práctica con entrenamiento de modelos basado en GPU, optimización del rendimiento y depuración de problemas técnicos relacionados con el entrenamiento.
- Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas, con capacidad para investigar el comportamiento del modelo, identificar causas raíz, diseñar experimentos y demostrar mejoras medibles.
- Comprensión de los desafíos que implica implementar y mantener aplicaciones impulsadas por LLM, incluyendo la calidad de las respuestas, la consistencia, el rendimiento de la inferencia y la supervisión continua.
- Experiencia trabajando en productos de IA orientados al consumidor, con una comprensión de cómo la calidad del modelo y el comportamiento conversacional afectan la experiencia del usuario.
- Comodidad trabajando con modelos de IA mínimamente restringidos o sin censura, incluyendo contenido explícito para adultos o NSFW y material de moderación sensible, mientras se aplican las salvaguardas y prácticas de manejo de contenido adecuadas.
- Capacidad para trabajar de forma independiente en un entorno remoto, gestionar experimentos eficazmente, documentar hallazgos y colaborar con equipos interfuncionales.
- Sólidas habilidades de comunicación, atención al detalle y mentalidad de aprendizaje continuo, con la capacidad de traducir resultados experimentales en mejoras prácticas del producto.
Beneficios
- Modalidad de trabajo totalmente remota dentro de Europa.
- Oportunidades de colaboración a largo plazo, prefiriendo la contratación B2B.
- 20 días laborables de vacaciones pagadas.
- Una asignación mensual de seguro médico de $100.
- Presupuesto para equipos para apoyar tu configuración de trabajo remoto.
- Acceso a herramientas y tecnologías de desarrollo de IA.
- Apoyo al aprendizaje y desarrollo para fomentar el crecimiento profesional continuo.
- Reunión anual del equipo para conectar y colaborar con los compañeros.
- Oportunidad de trabajar de forma práctica con LLMs autohospedados que impulsan productos de IA innovadores orientados al consumidor.
- Un entorno técnicamente desafiante que ofrece exposición a modelos de lenguaje modernos, métodos de ajuste fino y desarrollo de IA conversacional.
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