Pesquisador de IA – Dados Multilíngues

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🕒 Janeiro 23

🌏 Qualquer lugar do mundo

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🧠 Cientista de Pesquisa em IA

🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório

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Featherless AI

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

• Conceber e executar pesquisas em conjuntos de dados multilíngues, incluindo coleta, filtragem, desduplicação e medição de qualidade • Desenvolver estratégias para línguas de poucos recursos e de cauda longa (amostragem, data augmentation, design de currículo) • Pesquisar e aprimorar transferência cross-lingual, alinhamento e robustez em modelos de linguagem de grande porte (large language models) • Construir e manter benchmarks de avaliação para desempenho multilíngue • Colaborar com engenheiros e pesquisadores em pipelines de treinamento e decisões de arquitetura de modelo • Publicar pesquisas em veículos de prestígio (por ex., ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML, ICLR) e contribuir com open-source quando apropriado • Traduzir insights de pesquisa em melhorias práticas para modelos em produção

🎯 Requisitos

• Sólida formação em pesquisa de NLP/ML, com foco em modelagem multilíngue ou cross-lingual • Histórico de publicações em conferências ou periódicos respeitados (ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML, ICLR, etc.) • Experiência com conjuntos de dados textuais em larga escala em múltiplas línguas • Compreensão sólida de: • - Tokenização e design de vocabulário para modelos multilíngues • - Métricas de qualidade de dados, filtragem e viés em conjuntos de dados • - Transfer learning e aprendizagem de representações multilíngues • À vontade para prototipar em Python com frameworks modernos de ML (PyTorch, JAX, etc.) • Capacidade de atuar de forma independente e entregar pesquisas em ritmo de startup

🏖️ Benefícios

• Autonomia real sobre a direção da pesquisa e seu impacto • Um time que valoriza tanto publicações quanto produção • Acesso a escala significativa: grandes conjuntos de dados, infraestrutura moderna e iteração rápida • Remuneração competitiva e participação acionária significativa em estágio inicial

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