Engenheiro(a) de Deep Learning Pleno (Linguagem Natural no E-commerce)

confidential; United States; Remote; USD 22,000 - 33,000; Full time

Benefits offered by this job

Trabalhe de qualquer lugar

Ambiente colaborativo

Conexão global

Apoio à saúde

Team Care

Job summary

A Sylision está com vaga aberta para Engenheiro(a) de Deep Learning Pleno (Linguagem Natural no E-commerce), em regime 100% remoto. O foco é treinar redes neurais para classificar mensagens, detectar avaliações falsas, e normalizar títulos de produtos, usando dados em português informal.

O trabalho envolve ajuste de modelos pré-treinados em português, comparação com baselines, treino em GPU e exportação para ONNX, com foco em latência e custo de inferência.

Qualifications

• Experiência prática com linguagem natural e classificação de textos.
• Capacidade de trabalhar com dados desbalanceados e métricas F1 por classe.
• Conhecimento de treinamento/ajuste de modelos pré-treinados com GPUs.
• Experiência com quantização e exportação para ONNX.

Responsibilities

• Preparar e limpar corpus de texto em português com qualidade de rótulos.
• Ajustar modelos pré-treinados para classificação e extração.
• Comparar a rede com baselines clássicos e registrar ganhos.
• Treinar em GPU com acompanhamento de experimentos.
• Otimizar para inferência com quantização e exportação para ONNX.
• Medir F1 por classe e analisar erros frequentes.
• Acompanhar deriva do vocabulário e planejar retreino.

Skills

Autonomia

Experiência em NLP

Transformer

Atenção a métricas desbalanceadas

Tools

Python

PyTorch

TensorFlow

CUDA

ONNX

Docker

Git

Transformers

Processamento de Linguagem Natural

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Pleno (Linguagem Natural no E-commerce). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: pleno.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Um e-commerce recebe milhares de textos por dia: perguntas de compradores, avaliações, descrições enviadas por vendedores, mensagens ao atendimento. Você vai treinar redes neurais de linguagem para tarefas como classificar o assunto da mensagem, detectar avaliação falsa ou normalizar o título de produto. O texto está em português informal, com gíria, abreviação e erro de digitação.

O trabalho começa nos dados rotulados. Quem rotula discorda, as classes são desiguais e a mesma mensagem pode ter dois assuntos. Depois vem o treino em GPU, com ajuste de um modelo pré-treinado em português, e a comparação com baselines mais simples para saber se a rede compensa. Na ponta, a inferência precisa ser rápida e barata, o que pede quantização e exportação para ONNX.

As métricas são as da tarefa: F1 por classe, não só a acurácia, e erros analisados à mão para entender o que o modelo confunde. Em produção, o que conta é a latência por requisição, o custo de GPU e a queda de qualidade quando o vocabulário muda, como acontece a cada campanha sazonal.

O que você vai fazer:

• Preparar e limpar corpus de texto em português com revisão da qualidade dos rótulos
• Ajustar modelos pré-treinados para classificação e extração
• Comparar a rede com baselines clássicos e registrar o ganho real
• Treinar em GPU com acompanhamento de experimentos
• Otimizar para inferência com quantização e exportação para ONNX
• Medir F1 por classe e analisar os erros mais frequentes
• Acompanhar a deriva do vocabulário e planejar o retreino

Requisitos:

• Autonomia para entregar uma frente de modelagem de linguagem do dado ao serviço
• PyTorch ou TensorFlow no dia a dia
• Entendimento de arquitetura Transformer e de ajuste de modelos pré-treinados
• Avaliação com métricas adequadas a classes desiguais
• Noções de otimização de inferência e uso de GPU
• Docker e Git

Diferenciais:

• Modelos em português, como BERTimbau
• Aprendizado ativo para reduzir o custo de rotular
• Treino com precisão mista e várias GPUs
• Detecção de conteúdo duplicado ou gerado em massa
• Servir modelos com Triton ou similar

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Os experimentos são registrados com dados, código e métricas, de modo que outra pessoa consiga reproduzi-los. A revisão de código vale para o treino e para o serviço, e você pode pedir par em decisões de arquitetura. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com TotalPass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas:

• Python
• PyTorch
• TensorFlow
• CUDA
• ONNX
• Docker
• Git
• Transformers
• Processamento de linguagem natural

Seus dados:

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.