Especialista em Inteligência Artificial; Ajuste Fino de Modelos no Mercado Imobiliário

Vaga aberta de Especialista em Inteligência Artificial (Ajuste Fino de Modelos no Mercado Imobiliário). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: senior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Uma empresa do mercado imobiliário tem muito texto específico: anúncios, descrições de imóvel, contratos, conversas de corretores com clientes. Modelos de uso geral entendem bem o português, mas erram o vocabulário do setor, como as siglas de área, os termos de financiamento e a forma de falar de cada bairro. Você vai decidir quando o ajuste fino de modelos compensa e conduzir a técnica quando compensar.

A decisão importa tanto quanto a execução. Em muitos casos, um bom prompt, a recuperação de exemplos ou um modelo maior resolvem sem treino. O ajuste fino faz sentido quando há muito volume, formato rígido, necessidade de latência baixa ou custo que um modelo menor reduziria. Você define o critério, monta o conjunto de dados de instruções com qualidade e licença limpas, escolhe a técnica (completa ou eficiente em parâmetros) e prova com avaliação que o modelo ajustado vence a alternativa mais simples.

Os riscos incluem esquecimento de capacidades gerais, vazamento de dados pessoais de clientes para dentro do modelo e regressões silenciosas a cada nova versão. O resultado se mede por desempenho em tarefas do domínio, por custo por requisição e por estabilidade entre versões.

• Avaliar para cada caso se o ajuste fino é a melhor opção frente a prompt, recuperação e modelo maior
• Definir o conjunto de dados de ajuste: fontes, limpeza, anonimização, licença e deduplicação
• Escolher e conduzir a técnica de treino, com LoRA ou treino completo, e controlar custo de GPU
• Montar a avaliação do domínio e verificar que capacidades gerais não se degradaram
• Medir ganho em qualidade, latência e custo contra a linha de base sem ajuste
• Definir o processo de versionamento, de promoção e de reversão de modelos ajustados
• Orientar engenheiros em dados de treino, em avaliação e em riscos de privacidade
• Apresentar a decisão e o risco ao negócio e ao jurídico

• Ajuste fino de modelos de linguagem, de treino eficiente em parâmetros a treino completo
• Desenho de avaliação de modelos de texto, com conjuntos de referência próprios
• MLOps: versionamento de dados e modelos, reprodutibilidade e implantação
• PyTorch e uso de GPU em nuvem com controle de custo
• Atenção a privacidade, memorização de dados e conformidade com a LGPD
• Prática em orientar pessoas e em decidir entre alternativas técnicas

• Destilação de modelos grandes em menores
• Experiência com português do Brasil e com linguagem de um setor específico
• Alinhamento de preferências e avaliação humana
• Otimização de inferência com quantização e servidores especializados

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. As decisões entre ajuste fino e alternativas ficam documentadas com os números que as sustentam. O time revisa os conjuntos de dados e as avaliações entre pares antes de qualquer treino caro. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com Total Pass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

• Python
• LLMs
• MLOps
• Py Torch
• Avaliação de modelos
• Nuvem
• Git
• Ajuste fino

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.