Especialista em Inteligência Artificial; Ajuste Fino de Modelos na Indústria)

Position: Especialista em Inteligência Artificial (Ajuste Fino de Modelos na Indústria)
Vaga aberta de Especialista em Inteligência Artificial (Ajuste Fino de Modelos na Indústria)

Nível: senior

Modelo de trabalho: 100% Remoto

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ

Sobre a vaga:

A empresa industrial já usa modelos de linguagem de mercado para consultar manuais de máquina, procedimentos de manutenção e histórico de paradas, mas o vocabulário técnico do chão de fábrica, as siglas internas e o formato das ordens de serviço fazem o modelo genérico errar com frequência. A pergunta que você responde é se vale ajustar um modelo, com que dados e a que custo.

Antes de treinar, é preciso mostrar que o problema não se resolve com recuperação de contexto e instruções melhores. Quando o ajuste fino se justifica, você escolhe a técnica, como LoRA sobre modelo aberto, monta o conjunto de exemplos a partir de ordens de serviço reais depois de anonimizadas, e evita vazamento entre treino e avaliação. O risco é conhecido: o modelo ajustado passa a acertar o jargão e a esquecer comportamento geral, ou a repetir procedimento desatualizado.

Você decide o desenho de avaliação com especialistas de manutenção e com jurídico, define o critério de aprovação para entrar em produção, orienta engenheiros que executam o treino e responde diante do negócio pelo risco residual e pelo custo de inferência.

O que você vai fazer:

• Comparar alternativas ao ajuste fino e documentar a decisão com números
• Definir a estratégia de dados de treino, limpeza, anonimização e separação de avaliação
• Conduzir experimentos de ajuste com LoRA e registrar hiperparâmetros e resultados
• Construir a avaliação por tarefa, com casos de borda aprovados por especialistas
• Medir regressão de capacidade geral e comportamento inseguro após o ajuste
• Estimar custo de treino e de inferência e propor a estratégia de implantação
• Orientar engenheiros de IA e de MLOps sobre padrões de experimento e reprodutibilidade
• Apresentar riscos a negócio e jurídico em linguagem direta

Requisitos:

• Fundamentos de treino de modelos de linguagem, incluindo ajuste eficiente em parâmetros
• PyTorch e bibliotecas de ajuste fino em uso real
• Desenho de avaliação com conjuntos separados e análise de erro
• Prática de MLOps: rastreio de experimentos, versionamento de dados e modelos
• Entendimento de privacidade e tratamento de dados pessoais em conjuntos de treino
• Comunicação com especialistas de domínio e com áreas de risco

Diferenciais:

• Destilação de modelo para reduzir custo de inferência
• Quantização e servidores de inferência otimizados
• Avaliação com modelo juiz calibrada contra revisão humana
• Conhecimento de manutenção industrial ou de manufatura

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Experimentos são registrados e revisados em conjunto antes de qualquer decisão de investir em novo treino. A documentação de cada decisão de arquitetura fica no repositório, ao lado do código.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• 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

Tecnologias envolvidas:

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

Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.