Engenheiro(a) de Pesquisa em IA (Agentic Post-training) — 100% Remoto, Vagas Globais

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Tether.to

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2014

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💸 Finanças

Crypto • Fintech • Finance

Tether. to é uma empresa líder em ativos digitais que pioneiriza o uso de stablecoins no ecossistema blockchain. Como a stablecoin mais amplamente adotada, os tokens Tether são projetados para serem lastreados 1:1 em moedas fiduciárias, oferecendo aos usuários uma opção de ativo digital estável. A plataforma facilita transações desses tokens em múltiplas blockchains, aprimorando operações transfronteiriças enquanto mantém transparência com registros diários do total de ativos e reservas. As iniciativas da Tether incluem programas educacionais que promovem o uso de ativos digitais, com foco especial em regiões como Oriente Médio, Turquia e Filipinas. Assim, a Tether se posiciona como um agente de disrupção no sistema financeiro tradicional ao viabilizar um método estável e eficiente de realizar transações no mundo das moedas digitais.

Descrição

• Conduzir iniciativas de pesquisa e engenharia de ponta a ponta para avançar o post-training de modelos agentic e de uso de ferramentas, visando resultados SOTA. • Promover melhorias amplas e transversais nos modelos, incluindo factualidade, adesão a instruções, uso de ferramentas/funções, coordenação multiagente e calibração de raciocínio. • Projetar e aprimorar sistemas de post-training em larga escala, incluindo pipelines de dados, fluxos de treinamento (training workflows), frameworks de avaliação e infraestrutura de benchmark. • Desenvolver suítes de avaliação rigorosas e ferramentas diagnósticas para aferir a prontidão dos modelos para produção. • Fortalecer ciclos de feedback a partir do uso real em produto, incorporando sinais explícitos e implícitos dos usuários no post-training. • Colaborar com equipes de tooling, produto e treinamento para melhorar a utilidade, confiabilidade e capacidades agentic de modelos de ponta. • Trabalhar em estreita colaboração com equipes de pesquisa, engenharia e multifuncionais para determinar quais integrações estão prontas para produção e devem ser incluídas em lançamentos principais de modelos.

🎯 Requisitos

• Graduação em Ciência da Computação, Aprendizado de Máquina ou área relacionada; grau avançado (MS/PhD) preferencialmente, com forte histórico de publicações em conferências de alto nível em IA. • Experiência com workflows de post-training multimodais e pipelines de dados, especialmente para sistemas agentic e uso de ferramentas. • Experiência prática aplicando post-training em escala usando frameworks de treinamento distribuído (ex.: ambientes multi-nó com GPUs). • Experiência demonstrada em melhorar capacidades de modelos em áreas como raciocínio, uso de ferramentas e coordenação multiagente, alcançando resultados SOTA. • Histórico comprovado de contribuições open-source relacionadas a sistemas agentic ou uso de ferramentas (código, conjuntos de dados ou modelos) em plataformas como GitHub ou Hugging Face. • Publicações em conferências líderes de IA (ex.: NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, CVPR, ECCV).

🏖️ Benefícios

• Regime de trabalho flexível • Oportunidades de desenvolvimento profissional