Pesquisador(a) de IA

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Maio 7

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FirstPrinciples Holding Company

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B2B • Enterprise • Finance

A FirstPrinciples Holding Company tem foco em construir e escalar um portfólio de negócios comerciais bem-sucedidos. A empresa utiliza insights estratégicos e expertise operacional para maximizar valor e crescimento nas empresas do seu portfólio. A FirstPrinciples busca oferecer soluções sustentáveis que impulsionem o sucesso de longo prazo para seus parceiros e stakeholders.

51 - 200 funcionários

🤝 B2B

🏢 Corporativo

💸 Finanças

Descrição

• Sobre a FirstPrinciples: A FirstPrinciples é uma fundação sem fins lucrativos que avança a descoberta científica ao desenvolver um AI Physicist — um sistema inteligente projetado para explorar e descobrir as leis fundamentais da natureza. Nosso objetivo é construir um novo tipo de plataforma de pesquisa que vá além de analisar informações: uma plataforma capaz de formular perguntas científicas profundas, raciocinar entre disciplinas e acelerar a geração de novas ideias. Ao combinar IA, raciocínio simbólico e capacidades de pesquisa autônoma, buscamos transformar a forma como o conhecimento é descoberto e ajudar a impulsionar a ciência rumo às próximas grandes descobertas. • Descrição do cargo: Procuramos um(a) Pesquisador(a) de IA para investigar, projetar, testar e desenvolver métodos e aplicações state of the art (SOTA) que possam ser integrados ao motor de IA mais amplo que a FirstPrinciples está desenvolvendo. Você colaborará com equipes multifuncionais e seu trabalho irá diretamente para produção, ajudando a avançar a forma como a pesquisa científica é realizada. Seu trabalho terá impacto na comunidade acadêmica mais ampla por meio do desenvolvimento de soluções únicas para inaugurar uma nova era de descoberta científica. O candidato ideal tem histórico comprovado em pesquisa em IA e consegue combinar pensamento estratégico com profundidade técnica para transformar ideias complexas em realidade. • Principais Responsabilidades: • Pesquisa em Modelos Fundamentais: • Pesquisar, projetar e testar arquiteturas de modelos novas e específicas para pesquisa, que integrem literatura acadêmica, processamento de linguagem natural (NLP), raciocínio simbólico e outros métodos para orquestrar o processo científico. • Prototipar e construir tokenizers personalizados para símbolos LaTeX e unidades físicas para serem tratados como tokens. • Explorar alternativas aos transformers por meio de pesquisa aprofundada e fornecer recomendações práticas para o desenvolvimento de modelos. • Desenvolver loops de reinforcement learning para permitir que os modelos realizem experimentos mentais internos e independentes. • Dados Multimodais e Benchmarking: • Projetar e automatizar pipelines de ingestão de dados em colaboração com nossos Cientistas e Engenheiros de Dados que agreguem literatura científica, metadados, dados experimentais, equações e outras fontes de dados de forma robusta e escalável. • Estabelecer benchmarks customizados para avaliar a compreensão dos modelos sobre conceitos físicos, habilidades de raciocínio matemático e capacidade de minimizar alucinações, visando a confiabilidade científica. • Refinar e publicar conjuntos de dados (datasets) e baselines assim que os testes internos estiverem estáveis. • Treinamento, Testes & Segurança: • Executar e acompanhar jobs de treinamento de modelos, liderando a equipe técnica na configuração, monitoramento do progresso e contenção de custos dentro do orçamento. • Desenvolver abordagens para realizar “practice runs” em um ambiente sandbox para aprimorar a capacidade dos modelos de explorar ideias de forma independente, registrando resultados para revisão posterior. • Desenvolver um framework para avaliar o aprendizado dos modelos usando ferramentas visuais e estatísticas para identificar padrões e pontos cegos. • Adicionar guard-rails e testes que sinalizem saídas de baixa qualidade dos modelos. • Manter ferramentas internas para acompanhar listas de problemas conhecidos, registrando falhas, correções claras e melhorias a serem integradas em desenvolvimentos futuros. • Colaboração & Orientação Técnica: • Trabalhar com a equipe de engenharia para garantir a viabilidade do produto e uma arquitetura robusta. • Traduzir trade-offs técnicos para stakeholders não técnicos de forma clara. • Apresentar descobertas em atualizações claras para a equipe técnica, a fim de manter o time mais amplo informado sobre o progresso em relação aos marcos de pesquisa.

🎯 Requisitos

• Formação Acadêmica: PhD (doutorado) em física, ciência da computação, ciência de dados, sistemas de informação ou área relacionada. • Experiência: Histórico comprovado de conduzir pesquisas aprofundadas em modelos de IA para descoberta científica, modelos simbólicos, machine learning ou deep learning voltados para descoberta científica. • Habilidades Técnicas: Familiaridade com modelos SOTA, melhores práticas em processos de desenvolvimento de modelos, conceitos avançados de IA/ML e infraestrutura de dados. • Colaboração & Comunicação: • Conforto em trabalhar em colaboração estreita com engenheiros e outros membros técnicos da equipe. • Fortes habilidades de comunicação escrita e verbal. • Confortável trabalhando em um time remoto, multifuncional, com estilo de startup. • Diferenciais: • Experiência ou forte interesse em física e/ou temas de ciência fundamental. • Experiência em conduzir pesquisa em modelos de IA em ambientes em estágio inicial ou focados em missão.