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SONDA
Avra
Head of Research
À distanceBrésil
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À propos de Avra
Les modèles fondamentaux ont appris à lire du texte, des images et du code. Les données qui animent l'économie n'ont pas encore eu leur moment. Elles résident dans des bases de données relationnelles : clients, comptes, transactions et réclamations, reliées par des clés et évoluant dans le temps. Chaque approbation de crédit, blocage de fraude et offre de rétention est une prédiction sur ces données. Aujourd'hui, chacune est encore un modèle sur mesure, reconstruit à la main pour chaque tâche, schéma et entreprise.
Nous construisons un modèle fondamental pour les données relationnelles : un seul modèle qui lit n'importe quelle base de données, comprend son schéma à partir des noms de ses tables et colonnes, et apprend une nouvelle tâche à partir d'exemples étiquetés dans son contexte, de la manière dont les modèles linguistiques ont appris à suivre une invite.
Avra existe pour construire ce modèle et la plateforme qui transforme ses prédictions en décisions exécutées en production, dans notre cloud ou au sein de l'infrastructure d'une entreprise. Nous sommes un laboratoire de recherche en IA basé à São Paulo, soutenus par Sequoia et Andreessen Horowitz, et nous travaillons avec des partenaires de conception d'entreprise dans les secteurs bancaire, des paiements, des télécommunications et du commerce, y compris Mercado Livre, Inter, PicPay, Banco BV et Vivo.
À propos de l'équipe
Nous sommes un petit groupe de chercheurs, d'ingénieurs et de bâtisseurs d'entreprises, basés à São Paulo avec une équipe répartie entre San Francisco, l'Amérique Latine et l'Europe. La Recherche est une équipe de Membres du Personnel Technique travaillant sur un portefeuille unique : pré-entraînement, apprentissage en contexte, données et évaluation pour notre modèle fondamental relationnel. La direction de la Recherche est partagée entre deux pairs. Notre Scientifique en Chef est responsable de la direction scientifique et du standard de preuve. Le Head of Research est responsable de la livraison de l'équipe.
Nos chercheurs ont publié de nombreux travaux dans des conférences telles que NeurIPS et ICLR. Vous pouvez trouver nos travaux sur notre page de recherche.
Votre mission
Faire du modèle fondamental relationnel de Avra le meilleur au monde, et construire l'équipe qui le maintiendra à ce niveau.
Ce que vous gérerez
- Le portefeuille. Ce que la Recherche travaille ce cycle, ce qu'elle arrête, et qui est responsable de chaque initiative. Vous définissez cela avec le Scientifique en Chef et êtes responsable du résultat.
- L'équipe. Recruter, développer et allouer des chercheurs, et faire de Avra l'endroit où les meilleurs chercheurs en ML relationnel et tabulaire souhaitent travailler.
- La cadence. Hypothèses écrites, revues de recherche, enregistrements de décisions et une échelle d'expérimentation qui commence petit et peu coûteux avant de s'étendre. Plus un budget de calcul qui est dépensé de manière ciblée.
- Les interfaces. La Recherche remet des modèles candidats et leurs preuves au département ML Systems pour une mise en production contrôlée. Elle travaille avec nos équipes de données sur les corpus de pré-entraînement et soutient le déploiement avancé lorsque le modèle d'un client nécessite une adaptation. Vous rendez ces contrats explicites et assurez leur bon fonctionnement.
- Les engagements. Ce que nos modèles peuvent promettre à un client, quand, et sur quelle base de preuves. Vous expliquerez cela clairement aux dirigeants, aux équipes de risque des clients et à notre propre équipe commerciale.
Vous resterez impliqué(e) : en lisant du code, en exécutant des expériences et en examinant les détails d'une courbe d'entraînement lorsque quelque chose semble erroné.
Ce que nous espérons que vous apporterez
- Vous avez dirigé une équipe de recherche ou de ML appliquée dont les modèles ont été déployés en production et ont fait bouger une métrique réelle.
- Crédibilité technique approfondie en deep learning moderne, en particulier les transformers, le pré-entraînement et l'apprentissage en contexte.
- Jugement de portefeuille : vous savez quand développer une idée prometteuse et quand l'abandonner, et vous avez fait les deux.
- Vous avez recruté et développé des chercheurs qui ont ensuite réalisé le meilleur travail de leur carrière.
- Rigueur opérationnelle : reproductibilité, protocoles d'évaluation et budgets de calcul.
- Anglais écrit et parlé clair.
Points bonus si vous avez
- Des modèles fondamentaux pré-entraînés à grande échelle.
- Travaillé sur des modèles fondamentaux tabulaires ou relationnels, l'apprentissage en contexte, ou le méta-apprentissage.
- Construit des modèles pour le crédit, la fraude ou d'autres décisions réglementées.
- Le portugais, car nos partenaires de conception sont au Brésil.
- Un historique de recherche ou de travaux open-source sur lesquels d'autres chercheurs s'appuient.
Comment nous interviewons
- Appel d'introduction avec le CTO (45 min). Votre parcours, et ce que vous aimeriez que ce rôle soit.
- Plongée en profondeur (60 min). Une équipe ou un programme de recherche que vous avez dirigé : les paris, les résultats, et les décisions que vous prendriez différemment.
- Exercice de portefeuille (90 min). Nous partageons le contexte actuel du modèle. Vous revenez avec un plan écrit pour les deux prochains trimestres et le présentez au CTO et au Scientifique en Chef.
- Équipe de recherche (60 min). Une session avec les chercheurs que vous dirigeriez, sans les fondateurs présents.
- Fondateurs (45 min).
- Références.
Logistique
Lieu : À distance. Nous embauchons dans la plupart des pays via Deel. L'équipe travaille à San Francisco, au Brésil, en Uruguay et en Europe, et nous nous réunissons régulièrement en personne, à São Paulo et ailleurs.
Calcul : Un budget de calcul et de recherche que vous gérerez.
Rémunération : Salaire compétitif et participation significative au capital.
Avantages : Congés flexibles, couverture santé et congé parental prolongé.
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