Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Linguagem Natural na Indústria)

confidential; United States; Remote; USD 140,000 - 190,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalhe de qualquer lugar

Conexão global

Apoio à saúde física

Team Care

Contrato integral

Job summary

A Sylision procura um Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior para atuar em NLP industrial, com foco em classificação e extração de entidades em português técnico. O trabalho envolve construção de conjuntos rotulados, treinamento de modelos, avaliação por classes críticas e benchmarking de desempenho em produção.

O(positionamento) é 100% remoto, com contratação integral, e o candidato trabalhará em um time global com foco em reduzir latência e custo, incluindo quantização e exportação ONNX,

Qualifications

• Rede neural para texto com PyTorch ou TensorFlow
• Treino em GPU e depuração de problemas de convergência/memória
• Construção de conjuntos rotulados e análise de erro
• Preparo de modelos para rodar em produção com custo menor
• Docker e noções de servir modelo em produção
• Capacidade de orientar colegas em padrões de treino reprodutível

Responsibilities

• Montar e revisar conjuntos rotulados com protocolo de anotação e medida de concordância
• Treinar modelos de classificação e extração de entidades em português técnico
• Ajustar arquitetura, balanceamento e regularização com experimentos rastreados
• Avaliar por classe e por origem do texto, priorizando as classes críticas
• Otimizar a inferência com quantização, ONNX e agrupamento de requisições
• Empacotar o modelo em contêiner com testes de regressão de qualidade
• Monitorar deriva de vocabulário e planejar o retreino
• Orientar o time sobre padrões de treino reprodutível e de revisão de experimento

Skills

Neural networks for text

Class-aware evaluation

Mentoring teammates

Experiment tracking

Reproducible training

Tools

PyTorch

TensorFlow

CUDA

ONNX

Docker

Git

Transformers

Quantization

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Deep Learning Sênior (Linguagem Natural na Indústria). 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:

No chão de fábrica e nos departamentos de qualidade e compras, o texto livre se acumula: relatos de operadores sobre falhas, descrições de não conformidade, e-mails de fornecedores e laudos escritos à mão e digitalizados. Você vai construir modelos de linguagem natural, treinados e servidos pela própria empresa, que classificam, extraem entidades e resumem esse material em português técnico, cheio de abreviações e erros de digitação.

O trabalho cobre o ciclo inteiro de um modelo de rede neural: construir e limpar o conjunto rotulado com apoio dos especialistas, treinar em GPU variando arquitetura, tamanho de contexto e estratégia de balanceamento, e medir com as métricas do problema. Para classificar tipos de falha, acurácia média esconde o fato de que a classe rara e grave, como risco de segurança, é a que mais importa; por isso a medida é revocação por classe crítica e erro por origem do texto.

Depois vem a inferência: reduzir latência e custo com quantização, exportação para ONNX e agrupamento de requisições, sem perder a qualidade medida. Em produção, você acompanha mudança de vocabulário, como uma nova linha de produto, que degrada o modelo sem aviso.

O que você vai fazer:

• Montar e revisar conjuntos rotulados com protocolo de anotação e medida de concordância
• Treinar modelos de classificação e extração de entidades em português técnico
• Ajustar arquitetura, balanceamento e regularização com experimentos rastreados
• Avaliar por classe e por origem do texto, priorizando as classes críticas
• Otimizar a inferência com quantização, ONNX e agrupamento de requisições
• Empacotar o modelo em contêiner com testes de regressão de qualidade
• Monitorar deriva de vocabulário e planejar o retreino
• Orientar o time sobre padrões de treino reprodutível e de revisão de experimento

Requisitos:

• Redes neurais para texto com PyTorch ou TensorFlow, incluindo modelos do tipo transformer
• Treino em GPU e depuração de problemas de convergência e memória
• Construção de conjuntos rotulados e análise de erro
• Preparo de modelos treinados para rodar em produção com custo menor
• Docker e noções de servir modelo em produção
• Capacidade de decidir padrões técnicos e orientar colegas

Diferenciais:

• Ajuste de modelos pré-treinados em português
• Aprendizado ativo para reduzir custo de rotulagem
• Contato com reconhecimento de fala ou texto manuscrito digitalizado
• Uso de perfilador de GPU para achar gargalo

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Os treinos ficam registrados com semente, versão de dados e métricas, para qualquer pessoa reproduzir. Mudanças no modelo passam por revisão e por comparação em conjunto fixo antes de seguir para produção. 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
• Quantização

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