Engenheiro(a) de Pesquisa em IA

🕒 Abril 11

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🧠 Cientista de Pesquisa em IA

🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório

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TELUS Digital

201 - 500 funcionários

🤝 B2B

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

B2B • Artificial Intelligence • SaaS

A TELUS Digital é uma consultoria digital premiada que combina design centrado no ser humano, engenharia de software, ciência de dados e IA generativa para criar experiências e plataformas digitais impulsionadas por IA para marcas globais. A empresa oferece serviços de estratégia de experiência, pesquisa e design de UX, engenharia e arquitetura, ciência e engenharia de dados, marketing digital e entrega de produtos/projetos, e opera o Fuel iX™, um motor de IA generativa focado em empresas para ajudar negócios a mover iniciativas de IA para produção. A TELUS Digital enfatiza uma cultura colaborativa, contratação global e acessibilidade em suas práticas de contratação.

Descrição

• Assumir e executar de forma independente tarefas de pesquisa específicas ou subprojetos. • Projetar e implementar experimentos complexos para testar novas hipóteses. • Analisar e interpretar resultados para extrair conclusões claras. • Contribuir com código de alta qualidade e reutilizável para o repositório da equipe. • Contribuir ativamente para a melhoria do benchmark interno, identificando lacunas de dados e propondo novas métricas de avaliação.

🎯 Requisitos

• Doutorado ou mestrado em Ciência da Computação, Linguística Computacional, Aprendizado de Máquina ou área quantitativa relacionada. • Mais de 3 anos de experiência prática em pesquisa aplicada em NLP (Processamento de Linguagem Natural) ou engenharia de ML. • Capacidade de operacionalizar conceitos subjetivos em diretrizes concretas. • Histórico comprovado de tradução de requisitos técnicos complexos para stakeholders não técnicos. • Compreensão teórica e prática aprofundada de arquiteturas Transformer, mecanismos de Attention, Positional Embeddings e estratégias de Tokenização. • Experiência ampla com o stack pós-treinamento: Supervised Fine-Tuning e técnicas de Preference Alignment. • Experiência no tratamento de rótulos ruidosos e na identificação de vieses semânticos em conjuntos de dados em larga escala. • Entendimento de Function/Tool Calling, frameworks ReAct e avaliação da qualidade de "trajectory". • Experiência no desenho de pipelines LLM-as-a-Judge e de métricas reference-free.

🏖️ Benefícios

• Empregador que pratica igualdade de oportunidades. • Cultura de trabalho inclusiva.

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