Estados Unidos
CONCEPT SOLUTIONS LLC
Remitly
Engenheiro(a) Sênior de ML Ops
Estados Unidos
Philadelphia, Pennsylvania, United States · Connecticut, United States · Georgia, United States · New Jersey, United States · Virginia, United States
PythonJavaAWS
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Você é um(a) Engenheiro(a) de Ops de Machine Learning colaborativo(a) procurando trabalhar para uma organização global com propósito?
Você está procurando impulsionar produtos de ponta que tenham um impacto social real?
Sobre a equipe, esta equipe que impulsiona as plataformas de Saúde da Elsevier: Clinical Key AI, Sherpath AI e fluxos de trabalho automatizados de conteúdo e clínicos baseados em IA. Você fará a ponte entre Ciência de Dados e Engenharia para transformar modelos experimentais de NLP/IR/GenAI em serviços seguros, confiáveis e escaláveis. Nossos sistemas operam em uma das maiores paisagens médicas e acadêmicas do mundo.
Sobre a função, como Engenheiro(a) Sênior de Machine Learning, você trabalhará em recursos baseados em IA (GenAI, Agentic AI, RAG, etc.), qualidade de busca/ranking e recuperação ciente de grafos de conhecimento, ao mesmo tempo em que garante os direitos de conteúdo e a confidencialidade editorial.
Principais Responsabilidades
Engenharia de ML e LLM, Motores de Busca e Recomendação
- Automatizar e orquestrar fluxos de trabalho de machine learning em plataformas de nuvem e IA importantes (AWS, Azure, Databricks, e APIs de modelos fundamentais como OpenAI).
- Manter e versionar registros de modelos e repositórios de artefatos para garantir reprodutibilidade e governança.
- Desenvolver e gerenciar CI/CD para ML, incluindo validação automatizada de dados, testes de modelo e implantação.
- Implementar soluções de Engenharia de ML usando plataformas MLOps populares como AWS SageMaker, MLflow, Azure ML.
- Escalar pipelines personalizados de ponta a ponta do SageMaker.
- Projetar e implementar os componentes de engenharia de sistemas GAR+RAG (por exemplo, interpretação e reflexão de consultas, chunking, embeddings, recuperação híbrida, busca semântica), gerenciar bibliotecas de prompts, guardrails e saída estruturada para LLMs hospedados em Bedrock/SageMaker ou auto-hospedados.
- Projetar e implementar pipelines de ML que utilizam Elasticsearch/OpenSearch/Solr, bancos de dados vetoriais e bancos de dados de grafos.
- Construir pipelines de avaliação: métricas offline de IR (NDCG, MAP, MRR), métricas de qualidade de LLM (fidelidade, grounding) e testes A/B.
- Otimizar custos de infraestrutura por meio de monitoramento, estratégias de escalonamento e utilização eficiente de recursos.
- Manter-se atualizado com as últimas pesquisas em GAI, NLP e RAG e aplicar o estado da arte em nossos experimentos e sistemas.
Colaboração
- Colaborar com Especialistas no Assunto, Gerentes de Produto, Cientistas de Dados e especialistas em IA Responsável para traduzir problemas de negócios em soluções de ciência de dados de ponta.
- Colaborar e interagir com Engenheiros de Operações que implantam e executam infraestrutura de produção.
Qualificações
- Experiência atual em Engenharia de ML, plataformas MLOps, entrega de sistemas de ML ou GenAI/busca para produção.
- Forte experiência em Python, Java e/ou Scala será considerada um diferencial.
- Experiência prática com soluções dos principais provedores de nuvem (AWS, Azure e/ou Google)
- Experiência com tecnologias de Busca/vetoriais/grafos (por exemplo, Elasticsearch / OpenSearch / Solr / Neo4j).
- Experiência na avaliação de modelos de LLM.
- Um forte entendimento do Ciclo de Vida de Ciência de Dados, incluindo engenharia de features, treinamento de modelos e métricas de avaliação.
- Familiaridade com frameworks de ML, por exemplo, PyTorch, TensorFlow, PySpark.
- Experiência com sistemas de processamento de dados em larga escala, por exemplo, Spark.
- Experiência com análise estatística, teoria de machine learning e processamento de linguagem natural.
- Experiência em tecnologia de saúde e/ou fluxos de trabalho de conteúdo médico é preferencial.
A Elsevier é uma renomada empresa global de análise de informações que se concentra principalmente em fornecer conteúdo, ferramentas e serviços de pesquisa científica, técnica e médica (STM). É uma das maiores editoras de periódicos acadêmicos e literatura científica do mundo. A Elsevier atua em vários domínios, incluindo ciência, tecnologia, medicina, ciências sociais e muito mais. Eles publicam um vasto número de periódicos revisados por pares cobrindo uma ampla gama de disciplinas. Esses periódicos atuam como plataformas para pesquisadores e acadêmicos compartilharem suas descobertas e contribuírem para o avanço do conhecimento em suas respectivas áreas.
Faixa Salarial Base Nacional dos EUA: $95,300 - $158,800. Diferenciais geográficos podem ser aplicados em algumas localidades para refletir melhor as taxas do mercado local. Se realizado em Maryland, a faixa salarial base é de $100,100 - $166,800. Se realizado em Nova Jersey, a faixa salarial base é de $112,574 - $179,826.
Este cargo é elegível para um bônus anual de incentivo.
Estamos comprometidos em fornecer um processo de contratação justo e acessível. Se você tiver uma deficiência ou outra necessidade que exija acomodação ou ajuste, por favor, nos informe preenchendo nosso Formulário de Suporte de Solicitação do Candidato nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fforms.office.com%2Fr%2FeVgFxjLmAK&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169028029%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=2Dm7y%2B%2Flckb5oqa13cjE0WAV1kG%2BuqVQDi4dpvwoM5E%3D&reserved=0 ou entre em contato com 1-855-833-5120.
Criminosos podem se passar por recrutadores pedindo dinheiro ou informações pessoais. Nunca solicitamos dinheiro ou detalhes bancários de candidatos a emprego. Saiba mais sobre como identificar e evitar golpes aqui nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fstories.relx.com%2Fhow-to-avoid-job-scams%2Findex.html&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169036749%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=bMcV1zP1yRXUuNWYwyGuPPb7lCyTuoA%2BGPT0d5MfO8I%3D&reserved=0.
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Somos um empregador que oferece igualdade de oportunidades: candidatos qualificados são considerados e tratados durante o emprego sem distinção de raça, cor, credo, religião, sexo, origem nacional, status de cidadania, status de deficiência, status de veterano protegido, idade, estado civil, orientação sexual, identidade de gênero, informações genéticas ou qualquer outra característica protegida por lei.
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