Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Linguagem Natural em Bancos Digitais)

confidential; United States; Remote; USD 150,000 - 190,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente remoto 100%

Benefícios da empresa

Trabalho com clientes internacionais

Cultura colaborativa

Acesso a tecnologia de ponta

Job summary

confindencial está contratando um Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior para trabalhar 100% remoto com foco em Processamento de Linguagem Natural em bancos digitais. A posição requer experiência com PyTorch ou TensorFlow, transformers, treinamento em GPU e otimização para inferência, incluindo quantização e destilação.

O papel envolve rotular dados, manter conjuntos de treino e exportar modelos para ONNX. A vaga é para contratação integral (CLT ou PJ) com senioridade e atuação remota

Qualifications

• Domínio de PyTorch ou TensorFlow aplicado a PLN.
• Conhecimento de arquiteturas de transformadores e ajuste de modelos pré-treinados.
• Treino em GPU e otimização para inferência (quantização, destilação).
• Métricas de classificação com classes desbalanceadas e calibração de confiança.
• Cuidado com dados PII em texto de atendimento.
• Capacidade de investigar erro de modelo e explicar a causa.

Responsibilities

• Treinar e otimizar redes de linguagem para monitorar intenções em interações de atendimento.
• Montar e manter o conjunto rotulado, com guia de anotação e medição de concordância.
• Aplicar destilação e quantização para atender metas de latência.
• Calibrar a confiança e definir limiares de encaminhamento a atendimento humano.
• Avaliar por intenção, canal e segmento, com foco em classes raras e graves.
• Exportar modelos para ONNX e testar desempenho sob carga.
• Monitorar deriva de vocabulário e acionar retreino.
• Orientar membros da equipe e definir padrões de experimento.

Skills

PyTorch

TensorFlow

Transformers

GPU training

Model optimization

Métricas de classificação

Dado pessoal (LGPD)

Explicabilidade de modelo

Tools

ONNX

Docker

CUDA

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Linguagem Natural em Bancos Digitais). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: senior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Milhares de mensagens chegam todo dia ao atendimento de um banco digital, em português informal, com gíria, erro de digitação e áudio transcrito. Um modelo precisa entender a intenção, como bloqueio de cartão, contestação de compra ou segunda via de boleto, extrair valores e datas e decidir se a conversa vai para um fluxo automático ou para uma pessoa. Errar uma intenção de fraude custa muito mais que errar uma de saldo.

Você vai treinar e otimizar redes de linguagem para esse trabalho. O desenho considera latência de dezenas de milissegundos, custo por mensagem e confiança calibrada, de modo que o sistema saiba quando não sabe e passe a conversa adiante. Modelos grandes serviriam como professores de modelos menores que rodam em produção.

A avaliação é por intenção, com atenção às classes raras e graves, e por segmento de canal. Acompanha-se o acerto da intenção, a taxa de encaminhamento indevido e o tempo de resposta no pico.

O que você vai fazer:

• Treinar modelos de classificação de intenção e de extração de entidades em português
• Montar e manter o conjunto rotulado, com guia de anotação e medição de concordância
• Aplicar destilação e quantização para atender a meta de latência
• Calibrar a confiança e definir o limiar de encaminhamento a atendimento humano
• Avaliar por intenção, canal e segmento, com atenção às classes raras e graves
• Exportar para ONNX e testar o desempenho em carga
• Monitorar deriva de vocabulário, como golpes novos, e acionar retreino
• Orientar outras pessoas do time e definir padrão de experimento

Requisitos:

• Domínio de PyTorch ou TensorFlow em tarefas de linguagem
• Conhecimento de arquiteturas de transformadores e de ajuste de modelos pré-treinados
• Treino em GPU e otimização para inferência, como quantização e destilação
• Métricas de classificação com classes desbalanceadas e calibração de confiança
• Cuidado com dado pessoal em texto de atendimento
• Capacidade de investigar erro de modelo e explicar a causa

Diferenciais:

• Experiência com português informal e transcrição de fala
• Modelos de linguagem pequenos executados em CPU
• Aprendizado ativo para reduzir custo de rótulo
• Conhecimento de fraude e golpe em canais digitais
• Prática com serviço de modelos em larga escala

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Os resultados de cada versão são discutidos com os números por intenção e os exemplos de erro na tela. Incidentes com modelo geram um registro curto, com causa e ação, e o padrão do time é atualizado.

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
• Processamento de linguagem natural
• Destilação

Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.