Brasil
Orange Business
Sourceability
Científico Principal de NLP
Brasil
São José da Laje, Alagoas, Brazil
PythonSQLAWSDockerC#
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Sourceability® es un distribuidor digital global de componentes electrónicos que transforma la forma en que las empresas modernas lanzan productos al mercado. Con la innovación, la calidad y la logística como columna vertebral de la empresa, los productos y servicios de vanguardia de Sourceability agilizan el proceso de adquisición en una amplia gama de industrias, incluidas las de comunicaciones/celulares, electrónica de consumo y fabricación de automóviles.
Información sobre su impacto
El Científico Principal de NLP es un líder técnico sénior responsable de diseñar, investigar y mejorar las capacidades avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural y Modelos de Lenguaje Grandes para sistemas empresariales de producción.
Este puesto combina investigación aplicada, desarrollo práctico de modelos, arquitectura técnica e impacto práctico en el producto. El Científico Principal de NLP liderará el diseño de soluciones de NLP para reconocimiento de entidades nombradas, clasificación de texto, generación de texto, búsqueda semántica, extracción de información y otros casos de uso de automatización impulsados por el lenguaje.
Este no es solo un puesto de investigación. El enfoque es tomar las tecnologías modernas de NLP y LLM y hacerlas fiables, medibles, mantenibles y útiles dentro de flujos de trabajo de producción reales.
En este puesto, influirá en cómo la empresa utiliza las tecnologías modernas de NLP y LLM en plataformas internas y flujos de trabajo operativos.
Definirá la dirección técnica de los sistemas de NLP, evaluará nuevos enfoques, diseñará experimentos, creará prototipos y ayudará a llevar modelos exitosos a producción. Su trabajo afectará directamente la calidad de la automatización, la precisión del procesamiento de datos, la eficiencia operativa y las capacidades de IA a largo plazo de la empresa.
El puesto requiere una gran profundidad científica, pero también juicio de ingeniería práctico. El candidato adecuado debe ser capaz de leer artículos de investigación, comprender la arquitectura de modelos, diseñar experimentos medibles y también trabajar con ingenieros para garantizar que la solución final pueda ejecutarse de manera fiable en producción.
Grupo de Producto Asignado
Grupo de Producto | Automatización de NLP / IA
Stream | Ingeniería de Software / IA y Machine Learning
Tipo de Puesto | Contribuente individual de nivel principal / líder técnico
Éxito en los primeros 90 días
Durante los primeros 90 días, se espera que el Científico Principal de NLP:
- Comprender el panorama actual de NLP y automatización de IA dentro de la empresa
- Revisar modelos, conjuntos de datos, procesos de anotación y casos de uso de producción existentes
- Identificar las oportunidades de mayor impacto para mejoras en NLP y LLM
- Definir métricas de evaluación prácticas para modelos de NLP actuales y futuros
- Crear una hoja de ruta técnica para mejorar las capacidades de NER, clasificación, generación y extracción de información
- Proponer estándares claros para la calidad del etiquetado de datos, la validación de modelos y la preparación para producción
- Entregar al menos un prototipo significativo o una propuesta de mejora con valor empresarial medible
- Establecer relaciones de trabajo sólidas con los interesados de ingeniería, producto, datos y operaciones
Lo que este puesto NO abarca
Este puesto no abarca la infraestructura general de TI, el soporte al usuario final, las operaciones comerciales o los procesos de entrada manual de datos.
El Científico Principal de NLP tampoco es el único responsable de las prioridades del producto o los requisitos comerciales. La gestión de producto es responsable de la priorización comercial, la estructura del backlog y la alineación con los interesados. Este puesto es responsable de la dirección científica y técnica de las capacidades de NLP y LLM y proporciona orientación experta sobre lo que es técnicamente posible, fiable y listo para producción.
EMPLEADOR CON IGUALDAD DE OPORTUNIDADES.
Es nuestra política cumplir con todas las leyes federales, estatales y locales que prohíben la discriminación en el empleo basada en la raza, color, credo religioso, sexo, origen nacional, ascendencia, estado de ciudadanía, embarazo, parto, discapacidad física, discapacidad mental y/o intelectual, edad, estado militar, estado de veterano (incluidos veteranos protegidos), estado civil, estado de pareja de hecho registrada o unión civil, estado familiar, género (incluida la estereotipación de género y la identidad o expresión de género), condición médica (incluida, entre otras, la relacionada con el cáncer o el VIH/SIDA), información genética, orientación sexual o cualquier otro estado protegido.
Áreas de Enfoque del Grupo de Producto de NLP
El Científico Principal de NLP trabajará en estrecha colaboración con ingenieros de software, ingenieros de datos, gerentes de producto, analistas y equipos de anotación de datos para definir, construir, evaluar y mejorar continuamente los modelos de NLP y los sistemas de automatización basados en lenguaje.
El grupo de producto de NLP es responsable de construir y mejorar sistemas relacionados con:
- Reconocimiento de entidades nombradas y extracción de datos estructurados
- Clasificación y categorización de texto
- Generación de texto y automatización basada en lenguaje
- Evaluación, adaptación e integración de Modelos de Lenguaje Grandes
- Generación aumentada por recuperación y búsqueda semántica
- Grafos de conocimiento y enfoques basados en GraphRAG para conectar datos empresariales estructurados, texto no estructurado y relaciones de entidades en flujos de trabajo de asistentes de IA
- Preparación de datos, estrategia de anotación y calidad de etiquetado
- Evaluación de modelos, monitorización y rendimiento en producción
- Investigación aplicada de NLP y desarrollo de prototipos
- Integración de modelos de NLP en aplicaciones empresariales internas
Sus cualificaciones, su influencia
Para tener éxito en este puesto, debería tener:
- Doctorado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Lingüística Computacional, Matemáticas Aplicadas, Ciencia de Datos o un campo técnico estrechamente relacionado
- 8+ años de experiencia profesional en machine learning, inteligencia artificial o NLP
- 5+ años de experiencia práctica en la creación de modelos de NLP para sistemas de producción o casi de producción
- Profundo conocimiento de las arquitecturas modernas de redes neuronales, incluidas RNN, CNN, arquitecturas basadas en Transformers, mecanismos de atención, embeddings, estrategias de ajuste fino, capas, módulos y funciones de pérdida
- Sólida experiencia práctica con tareas de NLP como NER, clasificación, generación de texto, similitud semántica, extracción de información y comprensión de documentos
- Sólida experiencia con Modelos de Lenguaje Grandes, incluida la evaluación de modelos, diseño de prompts, ajuste fino, generación aumentada por recuperación y uso seguro en producción
- Comprensión práctica de RAG, GraphRAG, grafos de conocimiento, embeddings y enfoques de recuperación híbrida para aplicaciones de LLM en producción
- Sólida experiencia práctica con Python
- Sólida experiencia con PyTorch y Hugging Face Transformers
- Experiencia con ONNX u otros formatos de optimización/servicio de modelos
- Sólida comprensión de la preparación de datos, calidad de datos, flujos de trabajo de etiquetado, directrices de anotación y métricas de evaluación de modelos
- Experiencia práctica con las principales bibliotecas de análisis de datos y machine learning, incluidas Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn y Matplotlib
- Experiencia trabajando con bases de datos SQL y datos empresariales estructurados
- Experiencia con plataformas en la nube como Microsoft Azure o AWS
- Capacidad para diseñar experimentos, definir métricas de éxito, comparar enfoques de modelos y explicar claramente las compensaciones
- Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal en inglés
- Experiencia trabajando en entornos de ingeniería Agile
- Capacidad para proporcionar liderazgo técnico sin necesidad de autoridad formal de gestión de personas
Habilidades preferidas y familiaridad técnica
La siguiente experiencia será útil:
- Experiencia liderando iniciativas de investigación de NLP o IA en un entorno de producción comercial
- Experiencia con sistemas de NLP multilingües
- Experiencia con bases de datos vectoriales, embeddings, búsqueda semántica y arquitecturas RAG
- Experiencia con conceptos de grafos de conocimiento, incluido el modelado de entidades y relaciones, diseño de esquemas de grafos, consultas de recorrido e integración de LLM con bases de datos de grafos como Neo4j, FalkorDB o tecnologías similares
- Experiencia con servicio de modelos, monitorización, detección de deriva y observabilidad de ML en producción
- Experiencia con Docker y cargas de trabajo de ML contenerizadas
- Experiencia con prácticas de MLOps y CI/CD para sistemas de machine learning
- Experiencia trabajando con equipos de anotación de datos y creando instrucciones de anotación
- Experiencia con .NET / C#, ASP.NET Core, o integración de servicios de ML en plataformas de software empresarial
- Experiencia en la creación de prototipos, demostraciones y pruebas de concepto para nuevas capacidades de IA
- Publicaciones, patentes o contribuciones técnicas reconocidas en NLP, machine learning o IA aplicada son una ventaja
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