Engenheiro(a) de Machine Learning – Large Language Models

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Março 20

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

John Snow Labs

SiteLinkedInTodas as Vagas

51 - 200 funcionários

Fundada em 2015

🤖 Inteligência Artificial

⚕️ Seguro de Saúde

🧬 Biotecnologia

Artificial Intelligence • Healthcare Insurance • Biotechnology

A John Snow Labs é uma empresa especializada em fornecer soluções de IA e PNL sob medida para o setor de saúde. Eles oferecem uma gama de produtos, incluindo modelos de linguagem médica, bibliotecas de PNL em Python e soluções para resumo de texto clínico, extração de informação e desidentificação. Seus modelos de IA generativa se destacam no processamento de texto clínico e biomédico. A empresa facilita a criação e ajuste de modelos de linguagem personalizados e oferece serviços gerenciados para criação de coortes de pacientes e ajuste de risco. Eles também se concentram em práticas de IA responsável, oferecendo ferramentas para garantir o uso seguro e eficaz de modelos de linguagem, além de grafos de conhecimento médico e sistemas de suporte à decisão clínica. A John Snow Labs é reconhecida por sua inovação em IA para saúde e processamento de documentos médicos, fornecendo soluções confiáveis para empresas farmacêuticas e de saúde.

Descrição

• Adaptar Large Language Models (LLMs) a diversos casos de uso na área de saúde utilizando técnicas como Sparse Fine-Tuning (SFT), Prompt Engineering Fine-Tuning (PEFT), Direct Parameter Optimization (DPO) e Proximal Policy Optimization (PPO). • Otimizar LLMs para Retriever-Augmented Generation (RAG) a fim de aprimorar a capacidade de tomada de decisão e recuperação de informação. • Coletar, limpar e refinar conjuntos de dados de saúde para treinar LLMs, assegurando alta qualidade dos dados. • Converter modelos para diversos formatos adequados a ambientes de produção, garantindo sua prontidão para aplicação em cenários reais.

🎯 Requisitos

• Mais de 5 anos de experiência profissional prática em engenharia de software, desenvolvendo soluções de deep learning em nível de produção. • Diploma em ciência da computação, data science ou áreas relacionadas. Mestrado (M.Sc.) ou doutorado (Ph.D.) são fortemente preferidos. • Experiência demonstrada em frameworks de ajuste de modelos (model tuning) como Axolotl. • Familiaridade com frameworks de model serving, incluindo vLLM, TGI e llama-cpp, para suportar deployment e escalabilidade de modelos de machine learning. • Conhecimento de técnicas de quantização de modelos e frameworks para otimizar modelos de IA em ambientes com recursos limitados. • Experiência prática com arquiteturas Transformer e proficiência em frameworks de machine learning como PyTorch.

🏖️ Benefícios

• Empresa totalmente virtual, com colaboração em 28 países • Pacote e plano de remuneração competitivo • Líder do setor e marca reconhecida • Oportunidades de aprendizado e desenvolvimento