Mid/senior Ai Llm Engineer

Esta posição é listada em nome de uma empresa parceira, que gerencia todas as candidaturas e próximos passos. A nossa parceira está à procura de um Engenheiro de LLM AI Mid/Senior baseado em Portugal. Como Engenheiro de LLM AI Mid/Senior, você irá desenvolver, ajustar e otimizar modelos de linguagem de grande porte auto-hospedados que alimentam conversas de IA personalizadas e envolventes. Você trabalhará em todo o ciclo de vida do desenvolvimento do modelo, desde a preparação de conjuntos de dados de treinamento e execução de experimentos baseados em GPU até a avaliação de desempenho e implementação de melhorias em produção.

Seu trabalho ajudará a melhorar a qualidade da conversa, a memória de longo prazo, a consistência de personalidade e as interações multilíngues. Colaborando com engenheiros de IA, especialistas em produtos, desenvolvedores web e equipes de Dev Ops, você transformará descobertas experimentais em soluções confiáveis e escaláveis. Este papel prático oferece a oportunidade de trabalhar com modelos de peso aberto, técnicas avançadas de ajuste fino e estruturas práticas de avaliação de IA.

Você se juntará a um ambiente remoto focado na construção de produtos de IA inovadores voltados para o consumidor, enquanto melhora continuamente o desempenho do modelo e a experiência do usuário.

Responsabilidades:

• Ajustar e otimizar modelos de linguagem de grande porte de peso aberto existentes para melhorar a qualidade da conversa, precisão das respostas, consistência e personalização.
• Preparar, curar e aprimorar conjuntos de dados de treinamento para apoiar um aprendizado eficaz do modelo, reduzir saídas indesejadas e melhorar a relevância e naturalidade das respostas geradas.
• Projetar e implementar estruturas de avaliação, benchmarks e metodologias de teste para medir a qualidade do modelo, identificar fraquezas e validar melhorias.
• Melhorar a memória conversacional, a consistência de personalidade e a capacidade dos modelos de manter interações coerentes e cientes do contexto ao longo de conversas prolongadas.
• Desenvolver capacidades conversacionais multilíngues e suportar interações envolvendo múltiplos personagens, garantindo comportamento natural e consistente em diferentes cenários.
• Investigar falhas do modelo e limitações de desempenho, ajustando dados de treinamento, prompts, configurações do 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, Lo RA, QLo RA e métodos de otimização baseados em preferências, quando apropriado.
• Implantar modelos melhorados em ambientes de produção, monitorar seu desempenho, analisar resultados voltados para o usuário e implementar refinamentos iterativos com base nos resultados da avaliação.
• Colaborar com equipes de engenharia de IA, produto, desenvolvimento web e Dev Ops para integrar melhorias de modelo em aplicações voltadas para o consumidor e alinhar o trabalho técnico com os objetivos do produto.
• Trabalhar com casos de uso conversacional sensíveis e requisitos de moderação, equilibrando o comportamento do modelo, a experiência do usuário e as políticas de conteúdo aplicáveis.

Requisitos:

• Experiência prática comprovada em ajustar modelos de linguagem de grande porte de peso aberto e implantar modelos em ambientes de produção.
• Fortes habilidades de programação em Python, incluindo experiência no desenvolvimento, teste e manutenção de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
• Experiência prática com PyTorch e Hugging Face ou ferramentas de desenvolvimento de modelos e frameworks de aprendizado de máquina comparáveis.
• Experiência com técnicas de treinamento e adaptação de modelos, como ajuste fino supervisionado (SFT), Adaptação de Baixa Classificação (Lo RA) e Adaptação de Baixa Classificação Quantizada (QLo RA).
• Familiaridade com técnicas de treinamento e alinhamento baseadas em preferências, como Otimização de Preferência Direta (DPO) ou Otimização de Política Relativa em Grupo (GRPO).
• Experiência preparando e gerenciando conjuntos de dados de treinamento, melhorando a qualidade dos dados e desenvolvendo estruturas de avaliação para avaliar 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 a capacidade de investigar o comportamento do modelo, identificar causas raízes, projetar experimentos e demonstrar melhorias mensuráveis.
• Compreensão dos desafios envolvidos na implantação e manutenção de aplicações alimentadas por LLM, incluindo qualidade de resposta, consistência, desempenho de inferência e monitoramento contínuo.
• Experiência trabalhando em produtos de IA voltados para o 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 não censurados, incluindo conteúdo adulto explícito ou NSFW e material sensível de moderação, aplicando práticas adequadas de salvaguardas e manuseio de conteúdo.
• Capacidade de trabalhar de forma independente em um ambiente remoto, gerenciar experimentos de forma eficaz, documentar descobertas e colaborar com equipes multifuncionais.
• Fortes habilidades de comunicação, atenção aos detalhes e uma mentalidade de aprendizado contínuo, com a capacidade de traduzir resultados experimentais em melhorias práticas de produtos.

Benefícios:

• Arranjo de trabalho totalmente remoto dentro da Europa.
• Oportunidades de colaboração a longo prazo, com preferência por contratos B2B.
• 20 dias úteis de licença paga.
• Uma mensalidade de seguro de 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.
• Reunião anual da equipe para conectar e colaborar com colegas.
• Oportunidade de trabalhar diretamente com LLMs auto-hospedados que alimentam produtos de IA inovadores voltados para o consumidor.
• Um ambiente tecnicamente desafiador que oferece exposição a modelos de linguagem modernos, métodos de ajuste fino e desenvolvimento de IA conversacional.