Engenheiro(a) de Pesquisa, Dados de Fronteira

Vaga não está no LinkedIn

🔥 42 minutos atrás

🌐 Brasil, Colômbia – Remoto

🇧🇷 Brasil – Remoto 🇨🇴 Colômbia – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📚 Engenheiro de Pesquisa

👻 Score fantasma 10%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Turing

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2018

💼 Consultoria

📦 Logística

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

O recrutamento tradicional não foi feito para o mundo atual orientado a software. O modelo antigo é simplesmente lento demais, não permite uma avaliação profunda e tira o controle e a autonomia das suas mãos. Por isso, criamos a Turing, com os desenvolvedores e times mais rigorosamente avaliados do mundo, conectados por AI. A Turing conecta engenheiros de classe mundial a empresas para ajudar ambos a alcançar seus respectivos objetivos de carreira e de negócios.

Descrição

• Traduzir os objetivos de pesquisa em evolução dos clientes em propostas técnicas e requisitos de dados claros • Fornecer avaliações de viabilidade, premissas, critérios de aceitação e requisitos de avaliação • Criar rubricas, contraexemplos e casos-limite • Auditar os dados produzidos em busca de erros sutis, reward hacking, vazamento de dados, ambiguidades, premissas inconsistentes e mudanças de distribuição • Agrupar falhas e transformar descobertas em instruções de produção e melhorias • Projetar conjuntos de tarefas, sinais de ground truth, verificadores, testes unitários, funções de recompensa, validadores, interfaces de ambiente, APIs, schemas de ferramentas, abstrações de estado e schemas de banco de dados • Criar sistemas de verificação específicos para cada projeto, combinando verificações determinísticas, avaliadores baseados em modelos e revisão humana • Implementar validação e filtragem automatizadas, incluindo deduplicação, decontaminação, verificações de vazamento e consistência e controles de dificuldade e diversidade • Desenvolver pipelines de geração e aumento de dados sintéticos • Criar documentação de datasets e data cards • Projetar e executar avaliações que reflitam o uso pelos clientes • Analisar comparações pré/pós, decomposições de erros e ablações para conectar os dados aos resultados dos modelos • Executar experimentos de fine-tuning ou no estilo RL quando necessário para demonstrar melhorias mensuráveis no modelo • Fornecer direcionamento técnico para redes distribuídas de produção de dados por especialistas • Ser responsável pela tradução técnica, pelos critérios de aceitação, pelo design de avaliadores/verificadores, pelo diagnóstico de qualidade e pelas recomendações técnicas de lançamento • Comunicar diretamente aos clientes descobertas técnicas, riscos de qualidade e opções de recuperação • Trabalhar principalmente com um único cliente, um laboratório de IA de fronteira, dando suporte a outras contas conforme necessário

🎯 Requisitos

• 4 a 5 anos de experiência na criação ou melhoria de sistemas de deep learning nos quais a qualidade dos dados tenha tido impacto relevante • Forte intuição para coleta, filtragem, síntese e mensuração de dados voltadas à melhoria de modelos • Capacidade de transformar objetivos de pesquisa em especificações técnicas concretas e resultados em insights acionáveis • Conforto em atuar como principal ponto de contato técnico com o cliente • Diagnóstico extremamente detalhista de problemas sutis de qualidade de dados e modos de falha • Proficiência em Python obrigatória • Conhecimento de SQL e de workflows com dados estruturados fortemente desejável • Para trabalhos focados em coding, proficiência em uma linguagem relevante, como C++, Java, Go, Rust ou JS/TS, será um diferencial • Experiência no design de rubricas, scripts de validação, gold sets, estratégias de amostragem, verificações estatísticas, avaliação baseada em slices e ciclos de revisão human-in-the-loop • Experiência com RL ou post-training é um forte diferencial, incluindo RLHF/RLAIF, treinamento de verificadores, reward modeling, fine-tuning de RL ou design de ambientes • Experiência com avaliação de sistemas agentic é um forte diferencial • Experiência multimodal é um forte diferencial • Conhecimento aprofundado de STEM em matemática, física ou engenharia é um forte diferencial • Experiência moderna com embodied AI e agentes orientados por VLMs é um forte diferencial • Capacidade de pensar em sistemas para simular APIs e schemas de dados de aplicações e projetar tarefas realistas • Experiência direta em laboratórios de IA de fronteira não é obrigatória

🏖️ Benefícios

• Trabalhar diretamente com um laboratório de IA de fronteira, na vanguarda de post-training e do design de ambientes de RL • Alta autonomia e iteração rápida • Equipe com alta concentração de talentos e curva de aprendizado acelerada • Oportunidade de apresentar trabalhos em conferências de destaque, como ICLR, ICML e NeurIPS • Colaborar com colegas excepcionais e aprender com profissionais com ampla experiência em IA • Ambiente na velocidade de uma startup, com autonomia, responsabilidade e impacto • Ambiente de trabalho com igualdade de oportunidades, diverso, inclusivo e autêntico

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