Equipe de pesquisa, llms
Remoto LATAM
Esta vaga é 100% remota e está aberta a candidatos de qualquer país da LATAM (Argentina, Bolívia, Brasil, Chile, Colômbia, México, Paraguai, Uruguai). Mesmo que a ficha mencione uma cidade, não é necessário morar lá: a empresa contrata em toda a região.
DeepgramAmérica Latina (Remoto)
78 pessoas interessadas nesta vaga
Seja um dos primeiros a se candidatar
SalárioSalário não especificado
Modalidaderemote
Publicado9 jul
Verificada atualmente: 9 jul
Estamos contratando um Pesquisador de Modelos de Linguagem para atuação remota em toda a América Latina. A posição foca no desenvolvimento técnico de tecnologias de inteligência artificial. Não foram informados detalhes sobre o salário ou a data de publicação desta oportunidade no momento.
3+ anos de experiência
Sobre a vaga
A Deepgram está buscando um(a) pesquisador(a) com experiência sólida em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para integrar nossa equipe de pesquisa. É necessário ter um conhecimento profundo da arquitetura de transformers e histórico de trabalho nos desafios técnicos mais complexos desses modelos, como curadoria de dados, treinamento distribuído em larga escala, otimização de arquitetura e treinamento com Aprendizado por Reforço (RL).
Responsabilidades principais
Colaborar com outros membros da equipe de pesquisa para definir novos projetos de pesquisa em LLMs, incluindo brainstorming e planejamento. Realizar levantamento abrangente da literatura, avaliando, classificando e sintetizando métodos atuais. Projetar e conduzir programas experimentais para LLMs. Impulsionar com sucesso os processos de treinamento de transformers (LLMs) em infraestrutura de computação distribuída e implantar novos modelos em produção. Documentar e apresentar resultados e conceitos técnicos complexos de forma clara para o público-alvo. Manter-se atualizado com os avanços mais recentes em deep learning e LLMs, com atenção especial às suas implicações e aplicações dentro dos nossos produtos.
Requisitos indispensáveis
Formação comprovada em pesquisa aplicada de deep learning, com pelo menos 3 anos de experiência, demonstrando domínio sobre aplicações e implicações de diferentes tipos de redes neurais, arquiteturas e mecanismos de perda. Experiência direta com LLMs, incluindo curadoria de dados, treinamento distribuído em larga escala, otimização de arquitetura de transformers e Aprendizado por Reforço. Habilidade avançada em Python e PyTorch. Conhecimento de diversas arquiteturas de transformers (auto-regressiva, sequence-to-sequence, etc.) e experiência com computação distribuída e processamento de dados em grande volume. Experiência anterior em conduzir programas experimentais e utilizar os resultados para otimizar modelos.
Perguntas frequentes
- Que perguntas fazer sobre salário antes da entrevista?
- Como o salário não foi divulgado, pergunte diretamente na entrevista sobre a faixa salarial para a posição. Informe-se também sobre benefícios, bônus e possíveis revisões salariais. Isso ajuda a entender a remuneração total e evitar surpresas após a contratação.
- A vaga é totalmente remota?
- Sim, a vaga é totalmente remota. Você pode trabalhar de qualquer lugar na América Latina, desde que tenha acesso a uma conexão de internet estável e às ferramentas necessárias para realizar suas tarefas.
- O que destacar no currículo para esta vaga?
- Destaque sua experiência com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), incluindo projetos de pesquisa, treinamento distribuído, otimização de arquitetura e Aprendizado por Reforço. Mencione suas habilidades em Python e PyTorch, e inclua publicações ou contribuições relevantes para o campo.
- Posso me candidatar com menos experiência?
- A vaga exige pelo menos 3 anos de experiência em pesquisa aplicada de deep learning. Se você não tem essa experiência, pode ser difícil competir com candidatos mais qualificados. Considere se candidatar a posições com requisitos menores e buscar mais experiência antes de aplicar.
- Por qual meio devo enviar a candidatura?
- Envie sua candidatura através do link externo fornecido no anúncio da vaga. Não há e-mail ou WhatsApp específicos mencionados para contato, então siga o processo descrito no anúncio.