Engenheiro(a) de Machine Learning (GenAI & Sistemas Multimodais) - Creative Tech Studio

8 horas atrás

💃 América Latina – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de Machine Learning

🗣️🇺🇸🇬🇧 Inglês obrigatório

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Truelogic Software

SaaS • B2B • Enterprise

Truelogic Software é uma empresa de desenvolvimento de software nearshore especializada em serviços de staff augmentation ágil. Focamos em oferecer desenvolvimento de software sob medida terceirizado, com uma equipe de engenheiros altamente qualificados da América Latina. A Truelogic Software faz parceria tanto com startups quanto com empresas da Fortune 500, oferecendo soluções alinhadas aos fusos horários de seus clientes e garantindo resultados de alta qualidade por meio de colaboração e agilidade na resposta. Com presença em mais de 25 países, a Truelogic valoriza o trabalho remoto para uma melhor qualidade de vida, e seus engenheiros têm experiência em diversos setores, entregando uma ampla variedade de projetos bem-sucedidos globalmente.

501 - 1000 funcionários

Fundada em 2004

☁️ SaaS

🤝 B2B

🏢 Corporativo

Descrição

• Projetar, construir e implantar sistemas de IA multimodais que integrem texto, imagem, áudio e casos de uso de recuperação/geração cross-modal. • Implementar, ajustar (fine-tune) e otimizar arquiteturas generativas modernas, incluindo Diffusion Models, Transformers e GANs. • Colaborar com equipes de pesquisa, produto e MLOps para traduzir pesquisas de ponta em aplicações de produção escaláveis. • Arquitetar e gerenciar pipelines de ML de ponta a ponta, incluindo processamento de dados, treinamento, avaliação, serving e monitoramento. • Desenvolver e aplicar técnicas de adaptação de modelos como LoRA, P-Tuning e fine-tuning completo para customizar modelos foundation. • Otimizar modelos para inferência por meio de quantização, pruning, distillation e compilação para melhorar desempenho e eficiência de custo. • Conduzir experimentos rigorosos e manter padrões de reprodutibilidade para modelos, conjuntos de dados e componentes de pipeline. • Manter-se atualizado com pesquisas emergentes e propor abordagens inovadoras para melhorar o desempenho de sistemas multimodais.

🎯 Requisitos

• 5+ anos de experiência em engenharia de Machine Learning, incluindo 1+ ano especificamente em Generative AI ou sistemas multimodais. • Experiência prática com modelos multimodais (text-to-image, image-to-text, cross-modal retrieval, etc.). • Expertise profunda em Visão Computacional ou Processamento de Linguagem Natural (NLP), com disponibilidade para atuar entre modalidades. • Experiência prática com arquiteturas de modelos generativos: Diffusion Models, modelos baseados em Transformers ou GANs. • Domínio avançado de Python e experiência extensiva com PyTorch e o ecossistema Hugging Face (Transformers, Diffusers, Accelerate). • Experiência em deploy e manutenção de modelos de ML em produção, incluindo serving, escalabilidade e monitoramento. • Experiência com plataformas de ML em nuvem como AWS SageMaker, GCP Vertex AI ou Azure ML. • Fortes habilidades analíticas, criatividade para resolução de problemas e experiência em experimentação. • Capacidade de comunicar conceitos técnicos complexos de forma clara para equipes diversas.

🏖️ Benefícios

• Trabalho 100% remoto: Aproveite a liberdade de trabalhar do local que for mais adequado para você. Tudo o que precisa é um laptop e conexão de internet confiável. • Remuneração altamente competitiva em USD: Receba uma compensação excelente em dólares (USD), superior às ofertas típicas do mercado. • Paid Time Off remunerado: Valorizamos seu bem-estar. Nossas políticas de PTO garantem que você tenha tempo para descansar e se recompor quando necessário. • Trabalho com autonomia: Liberdade para gerenciar seu tempo desde que as entregas sejam realizadas. Foco em resultados, não no relógio. • Trabalho com empresas americanas de ponta: Desenvolva sua experiência em projetos inovadores e de alto impacto com empresas líderes nos EUA.

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Desenvolvido por Lior Neu-ner. Adoraria receber seu feedback — entre em contato por DM ou pelo e-mail support@remoterocketship.com