Engenheiro de Machine Learning — Dados Multilíngues

🕒 Janeiro 22

🌏 Qualquer lugar do mundo

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

👻 Score fantasma 65%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Featherless AI

SiteLinkedInTodas as Vagas

1 - 10 funcionários

Fundada em 2023

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

🔌 API

Artificial Intelligence • SaaS • API

A Featherless AI é um provedor de inferência de IA sem servidor e hospedagem de modelos que oferece acesso via API a um grande e crescente catálogo de modelos de pesos abertos (12. 200+), permitindo que desenvolvedores e empresas implante, ajustem e executem modelos em escala sem gerenciar servidores. A empresa oferece preços de assinatura fixa com tokens ilimitados, orquestração de GPU, uso privado/anônimo (sem logs) e opções para hospedagem própria em nível empresarial ou unidades de escala para alta concorrência. A Featherless AI também opera como um laboratório de pesquisa em IA focado em modelos de código aberto e pós-transformadores, alegando melhorias significativas de custo e desempenho para modelos grandes e agentes de IA.

Descrição

• Projetar, construir e manter conjuntos de dados multilíngues em grande escala, abrangendo línguas com muitos recursos (high-resource) e com poucos recursos (low-resource) • Desenvolver pipelines de dados para coleta, limpeza, normalização, deduplicação e rotulagem • Implementar filtros de qualidade usando métodos estatísticos, heurísticos e baseados em modelos • Trabalhar com pesquisadores para definir cobertura linguística, benchmarks e métricas de avaliação • Analisar vieses dos conjuntos de dados, lacunas de cobertura e modos de falha entre regiões e scripts (sistemas de escrita) • Dar suporte a fluxos de trabalho de treinamento, fine-tuning e distillation com dados multilíngues de alta qualidade • Iterar continuamente nos conjuntos de dados com base no desempenho dos modelos e no uso no mundo real

🎯 Requisitos

• 3+ anos de experiência como ML Engineer, Applied Scientist ou em função similar • Experiência sólida com conjuntos de dados multilíngues ou não em inglês • Entendimento sólido dos fundamentos de NLP (tokenização, embeddings, modelagem de linguagem) • Experiência na construção de pipelines de dados escaláveis (Python, Spark, Ray ou similares) • Familiaridade com Unicode, scripts (sistemas de escrita), desafios de tokenização e particularidades específicas de cada língua • Conforto em colaborar com pesquisadores e em traduzir necessidades de pesquisa para sistemas de produção

🏖️ Benefícios

• Remuneração competitiva + participação acionária relevante em estágio Series A