Portugal
Sonae MC
Jobgether
Engenheiro de IA LLM Pleno/Sênior
Portugal
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Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Esta vaga é publicada em nome de uma empresa parceira, que gerencia todas as candidaturas e etapas subsequentes. Nossa parceira busca um Engenheiro de IA LLM Pleno/Sênior baseado em Portugal.
Como funciona a Jobgether
Usamos um processo de correspondência baseado em IA para garantir que sua candidatura seja revisada de forma rápida, objetiva e justa em relação aos requisitos principais da função. Nosso sistema identifica os candidatos mais adequados, e esta lista é compartilhada diretamente com a empresa contratante. A decisão final e as próximas etapas (entrevistas, avaliações) são gerenciadas pela equipe interna deles.
Agradecemos seu interesse e desejamos o melhor!
Por que se candidatar através da Jobgether?
Aviso de Privacidade de Dados: Ao enviar sua candidatura, você reconhece que a Jobgether processará seus dados pessoais para avaliar sua candidatura e compartilhar informações relevantes com o empregador contratante. Este processamento baseia-se no interesse legítimo e em medidas pré-contratuais sob as leis de proteção de dados aplicáveis (incluindo o GDPR). Você pode exercer seus direitos (acesso, retificação, exclusão, objeção) a qualquer momento.
#LI-CL1
Como Engenheiro de IA LLM Pleno/Sênior, você irá desenvolver, ajustar e otimizar grandes modelos de linguagem auto-hospedados que impulsionam conversas de IA personalizadas e envolventes. Você trabalhará em todo o ciclo de vida de desenvolvimento do modelo, desde a preparação de conjuntos de dados de treinamento e a execução de experimentos baseados em GPU até a avaliação de desempenho e a implementação de melhorias em produção. Seu trabalho ajudará a aprimorar a qualidade conversacional, a memória de longo prazo, a consistência de personalidade e as interações multilíngues. Colaborando com engenheiros de IA, especialistas em produto, desenvolvedores web e equipes de DevOps, você transformará descobertas experimentais em soluções confiáveis e escaláveis. Esta função prática oferece a oportunidade de trabalhar com modelos de pesos abertos, técnicas avançadas de ajuste fino e estruturas práticas de avaliação de IA. Você fará parte de um ambiente remoto focado na construção de produtos de IA inovadores voltados ao consumidor, enquanto melhora continuamente o desempenho do modelo e a experiência do usuário.
Responsabilidades
- Ajustar e otimizar grandes modelos de linguagem de pesos abertos existentes para melhorar a qualidade conversacional, a precisão das respostas, a consistência e a personalização.
- Preparar, curar e aprimorar conjuntos de dados de treinamento para apoiar o aprendizado eficaz do modelo, reduzir saídas indesejáveis e melhorar a relevância e a naturalidade das respostas geradas.
- Projetar e implementar estruturas de avaliação, benchmarks e metodologias de teste para medir a qualidade do modelo, identificar pontos fracos e validar melhorias.
- Melhorar a memória conversacional, a consistência de personalidade e a capacidade dos modelos de manter interações coerentes e conscientes do contexto ao longo de conversas estendidas.
- Desenvolver capacidades conversacionais multilíngues e apoiar interações envolvendo múltiplos personagens, garantindo um comportamento natural e consistente em diferentes cenários.
- Investigar falhas e limitações de desempenho do modelo, ajustando dados de treinamento, prompts, configurações de modelo e filtros de resposta para resolver problemas identificados.
- Conduzir experimentos de treinamento e ajuste fino baseados em GPU, solucionar problemas de infraestrutura e desempenho, e otimizar fluxos de trabalho de treinamento para eficiência e confiabilidade.
- Aplicar técnicas modernas de adaptação e alinhamento de modelos, incluindo ajuste fino supervisionado, LoRA, QLoRA e métodos de otimização baseados em preferência, quando apropriado.
- Implantar modelos aprimorados em ambientes de produção, monitorar seu desempenho, analisar resultados voltados ao usuário e implementar refinamentos iterativos com base nos resultados da avaliação.
- Colaborar com as equipes de engenharia de IA, produto, desenvolvimento web e DevOps para integrar melhorias de modelo em aplicações voltadas ao consumidor e alinhar o trabalho técnico com os objetivos do produto.
- Trabalhar com casos de uso conversacionais sensíveis e requisitos de moderação, equilibrando o comportamento do modelo, a experiência do usuário e as políticas de conteúdo aplicáveis.
Requisitos
- Experiência prática comprovada no ajuste fino de grandes modelos de linguagem de pesos abertos e na implantação de modelos em ambientes de produção.
- Fortes habilidades de programação em Python, incluindo experiência no desenvolvimento, teste e manutenção de fluxos de trabalho de machine-learning.
- Experiência prática com PyTorch e Hugging Face ou estruturas de machine-learning e ferramentas de desenvolvimento de modelos comparáveis.
- Experiência com técnicas de treinamento e adaptação de modelos, como ajuste fino supervisionado (SFT), Low-Rank Adaptation (LoRA) e Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA).
- Familiaridade com técnicas de treinamento e alinhamento baseadas em preferência, como Direct Preference Optimization (DPO) ou Group Relative Policy Optimization (GRPO).
- Experiência na preparação e gerenciamento de conjuntos de dados de treinamento, melhoria da qualidade dos dados e desenvolvimento de estruturas de avaliação para medir o comportamento e a qualidade da saída do modelo.
- Experiência prática com treinamento de modelos baseado em GPU, otimização de desempenho e depuração de problemas técnicos relacionados ao treinamento.
- Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, com capacidade de investigar o comportamento do modelo, identificar causas raiz, projetar experimentos e demonstrar melhorias mensuráveis.
- Compreensão dos desafios envolvidos na implantação e manutenção de aplicações impulsionadas por LLM, incluindo qualidade de resposta, consistência, desempenho de inferência e monitoramento contínuo.
- Experiência trabalhando em produtos de IA voltados ao consumidor, com compreensão de como a qualidade do modelo e o comportamento conversacional afetam a experiência do usuário.
- Conforto em trabalhar com modelos de IA minimamente restritos ou sem censura, incluindo conteúdo adulto explícito ou NSFW e material de moderação sensível, aplicando salvaguardas e práticas de manuseio de conteúdo apropriadas.
- Capacidade de trabalhar de forma independente em um ambiente remoto, gerenciar experimentos de maneira eficaz, documentar descobertas e colaborar com equipes multifuncionais.
- Fortes habilidades de comunicação, atenção aos detalhes e mentalidade de aprendizado contínuo, com a capacidade de traduzir resultados experimentais em melhorias práticas de produto.
Benefícios
- Regime de trabalho totalmente remoto dentro da Europa.
- Oportunidades de colaboração de longo prazo, com preferência por contratação B2B.
- 20 dias úteis de licença remunerada.
- Um auxílio mensal de seguro saúde de $100.
- Orçamento para equipamentos para apoiar sua configuração de trabalho remoto.
- Acesso a ferramentas e tecnologias de desenvolvimento de IA.
- Suporte ao aprendizado e desenvolvimento para incentivar o crescimento profissional contínuo.
- Encontro anual da equipe para conectar e colaborar com colegas.
- Oportunidade de trabalhar diretamente com LLMs auto-hospedados que impulsionam produtos de IA inovadores voltados ao consumidor.
- Um ambiente tecnicamente desafiador que oferece exposição a modelos de linguagem modernos, métodos de ajuste fino e desenvolvimento de IA conversacional.
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