Engenheiro sénior de aprendizagem automática

Resumo da posição:
O Engenheiro Sénior de Aprendizagem Autom ática constrói modelos de Aprendizagem Automática, em especial NLP e LLM, e executa grandes modelos NLP/LLM num ambiente de nuvem em escala. Esta função é essencial para a aprendizagem com experiência, para o desenvolvimento do conjunto de competências de aprendizagem automática e para a partilha de conhecimentos com outras pessoas. Como membro sénior da equipa, o Engenheiro ML Sr. trabalha bem individualmente e em equipa. Tem uma paixão pela aprendizagem automática e gosta de investigar técnicas avançadas de PNL e LLM e de as aplicar ao domínio da educação. Tem iniciativa e cumpre as suas tarefas, comunicando com os seus colegas sobre o estado das mesmas. O engenheiro sénior de aprendizagem automática aplica diretamente os conhecimentos e as competências de aprendizagem automática para ter um impacto direto na melhoria das experiências de aprendizagem dos alunos. Esta função tem a coragem de desafiar o estado atual e propor ideias inovadoras. Sendo um excelente comunicador, o engenheiro sénior de aprendizagem automática trabalha com equipas multifuncionais.

Detalhes do trabalho:

• Trabalhar a partir de casa
• De segunda a sexta | 9 AM a 6 PM MST
• Das 12h00 às 9h00, hora das Filipinas

Responsabilidades:

• Trabalha em estreita colaboração com o diretor do MLE para definir iniciativas, roteiros e estratégias de PNL.
• Colabora com a equipa de produtos e com os intervenientes no projeto para converter os requisitos comerciais em capacidades de PNL necessárias.
• Desenvolve, implementa e optimiza modelos LLM de última geração para diversas aplicações de PNL.
• Utiliza técnicas de PNL/LLM para descobrir informações valiosas a partir de fontes de dados não estruturadas, tais como transcrições de chamadas, mensagens de correio eletrónico, notas de mentores, etc.
• Utiliza a IA generativa para criar a experiência de aprendizagem da próxima geração.
• Executa todo o ciclo de vida de desenvolvimento de ML, incluindo investigação de modelos, processamento de dados, formação e afinação de modelos, experimentação e avaliação de modelos, melhoria de modelos, bem como implantação de modelos.
• Colabora com a equipa de engenheiros de dados para desenvolver e implementar o pipeline de processamento de dados, a fim de garantir uma entrada de alta qualidade para a formação e inferência de modelos.
• Colabora com a equipa de MLOps para implementar modelos de ML no ambiente de produção, garantindo a escalabilidade, a fiabilidade e o desempenho.
• Colabora com as equipas de Software, Infra-estruturas e Segurança para integrar soluções de ML sem problemas no ecossistema.
• Mantém-se atualizado com as tecnologias de ponta de LLM, PNL e aprendizagem profunda e aplica-as proactivamente a casos de utilização para impulsionar a inovação.
• Trabalha com outros membros da equipa para criar normas e orientações para o ML.
• Segue o Agile, as melhores práticas de ML e os processos da empresa.
• Comunica o estado e as actualizações com a liderança, os membros da equipa e outras equipas.
• Orienta e dá conselhos aos membros mais jovens da equipa.
• Investiga tendências e necessidades de modelos de ML.
• Desempenha outras funções conexas que lhe sejam atribuídas.

Conhecimentos, competências e aptidões:

• Experiência na exploração de software/infraestrutura de alta disponibilidade, tolerante a falhas, escalável e distribuída na produção, utilizando práticas GitOps (de preferência Terraform).
• Experiência com estruturas MLOps existentes (Databricks, Seldon, Sagemaker, DVC, etc.).
• Sólidos conhecimentos de programação em Scala (Java), Go ou Python.
• Experiência substancial na exploração de infra-estruturas de grandes volumes de dados num ecossistema baseado na nuvem (de preferência AWS).
• Sólida compreensão da gestão do tráfego e dos conceitos de rede.
• Experiência com sistemas de processamento de fluxos (ksqlDB, Spark Streaming, Apache Beam/Flink, etc.).
• Experiência com metodologias padrão de engenharia de software (testes unitários, revisões de código, documentos de conceção, entrega contínua).
• Desenvolver e implementar serviços de nível de produção, SDKs e infra-estruturas de dados que privilegiem o desempenho, a escalabilidade e o self-service.
• Capacidade de concetualizar e articular ideias de forma clara e concisa.
• Experiência empresarial ou intra-empresarial que conduza à criação de um novo produto e de uma nova organização.

Qualificações profissionais:

Qualificações mínimas:

• Mestrado ou superior em Ciências da Computação, Engenharia de Software, Ciência de Dados, Aprendizagem Automática/Aprendizagem Profunda, Matemática, Física ou qualquer outro domínio relacionado.
• Mais de 5 anos de experiência no sector do desenvolvimento de software num ambiente de nuvem.
• Mais de 3 anos de experiência no sector na construção de modelos de aprendizagem automática ou aprendizagem profunda em grande escala, realizando todo o ciclo de vida de desenvolvimento de aprendizagem automática, desde o POC até ao lançamento em produção.
• Conhecimento profundo dos conceitos de PNL e LLM, incluindo modelação linguística, classificação de textos, análise de sentimentos, token embeddings, etc.
• Competências de programação proficientes, tais como Python, R, SQL, etc.
• Experiência prática com um ou mais quadros de aprendizagem profunda, como PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, etc.
• Experiência com as principais plataformas de nuvem e de dados, como AWS, Azure, Sagemaker, Databricks, etc.
• Experiência com ETL de dados, engenharia de caraterísticas e técnicas de visualização.
• Experiência com ferramentas e APIs de ML de código aberto, como MLFlow, Streamlit, etc.
• Excelente capacidade de resolução de problemas para analisar dados e requisitos complexos com vista a soluções práticas.
• Excelentes capacidades de pensamento criativo para encontrar novas soluções e abordagens.
• Forte capacidade de comunicação e colaboração, sendo capaz de trabalhar sem problemas com as partes interessadas da empresa e com equipas multifuncionais.
• Confortável em trabalhar num ambiente de trabalho dinâmico, de ritmo acelerado e altamente colaborativo.

Qualificações preferenciais:

• De preferência, doutoramento.
• É preferível ter experiência com Databricks.
• É preferível ter experiência na plataforma de nuvem AWS.