Portugal
Sonae MC
Jobgether
Ingénieur IA LLM Mid/Senior
Portugal
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Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Ce poste est publié pour le compte d'une entreprise partenaire, qui gère toutes les candidatures et les étapes suivantes. Notre partenaire recherche un ingénieur IA LLM Mid/Senior basé au Portugal.
Comment fonctionne Jobgether
Nous utilisons un processus de mise en relation basé sur l'IA pour garantir que votre candidature soit examinée rapidement, objectivement et équitablement par rapport aux exigences fondamentales du poste. Notre système identifie les candidats les mieux adaptés, et cette liste restreinte est ensuite partagée directement avec l'entreprise qui recrute. La décision finale et les étapes suivantes (entretiens, évaluations) sont gérées par leur équipe interne.
Nous vous remercions de votre intérêt et vous souhaitons bonne chance !
Pourquoi postuler via Jobgether ?
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#LI-CL1
En tant qu'ingénieur IA LLM Mid/Senior, vous développerez, affinerez et optimiserez des modèles de langage étendus auto-hébergés qui alimentent des conversations IA personnalisées et engageantes. Vous travaillerez sur l'ensemble du cycle de vie de développement des modèles, de la préparation des jeux de données d'entraînement et l'exécution d'expériences basées sur GPU à l'évaluation des performances et au déploiement des améliorations en production. Votre travail contribuera à améliorer la qualité conversationnelle, la mémoire à long terme, la cohérence de la personnalité et les interactions multilingues. En collaborant avec des ingénieurs IA, des spécialistes produit, des développeurs web et des équipes DevOps, vous transformerez les résultats expérimentaux en solutions fiables et évolutives. Ce rôle pratique offre l'opportunité de travailler avec des modèles à poids ouverts, des techniques de réglage fin avancées et des cadres d'évaluation IA pratiques. Vous rejoindrez un environnement axé sur le télétravail, dédié à la création de produits IA innovants destinés aux consommateurs, tout en améliorant continuellement les performances des modèles et l'expérience utilisateur.
Responsabilités
- Ajuster et optimiser les modèles de langage étendus à poids ouverts existants pour améliorer la qualité des conversations, la précision des réponses, la cohérence et la personnalisation.
- Préparer, organiser et améliorer les jeux de données d'entraînement pour soutenir un apprentissage efficace des modèles, réduire les sorties indésirables et améliorer la pertinence et le naturel des réponses générées.
- Concevoir et mettre en œuvre des cadres d'évaluation, des benchmarks et des méthodologies de test pour mesurer la qualité des modèles, identifier les faiblesses et valider les améliorations.
- Améliorer la mémoire conversationnelle, la cohérence de la personnalité et la capacité des modèles à maintenir des interactions cohérentes et contextuelles sur de longues conversations.
- Développer des capacités conversationnelles multilingues et prendre en charge les interactions impliquant plusieurs personnages, en assurant un comportement naturel et cohérent dans différents scénarios.
- Enquêter sur les échecs des modèles et les limitations de performance, en ajustant les données d'entraînement, les prompts, les configurations des modèles et les filtres de réponse pour résoudre les problèmes identifiés.
- Mener des expériences d'entraînement et de réglage fin basées sur GPU, résoudre les problèmes d'infrastructure et de performance, et optimiser les flux de travail d'entraînement pour plus d'efficacité et de fiabilité.
- Appliquer des techniques modernes d'adaptation et d'alignement des modèles, notamment le réglage fin supervisé, LoRA, QLoRA et des méthodes d'optimisation basées sur les préférences, le cas échéant.
- Déployer les modèles améliorés dans des environnements de production, surveiller leurs performances, analyser les résultats côté utilisateur et mettre en œuvre des raffinements itératifs basés sur les résultats d'évaluation.
- Collaborer avec les équipes d'ingénierie IA, produit, développement web et DevOps pour intégrer les améliorations des modèles dans les applications destinées aux consommateurs et aligner le travail technique sur les objectifs produit.
- Travailler sur des cas d'utilisation conversationnels sensibles et des exigences de modération, en équilibrant le comportement du modèle, l'expérience utilisateur et les politiques de contenu applicables.
Exigences
- Expérience pratique avérée dans le réglage fin de modèles de langage étendus à poids ouverts et le déploiement de modèles dans des environnements de production.
- Solides compétences en programmation Python, incluant l'expérience dans le développement, le test et la maintenance de flux de travail machine-learning.
- Expérience pratique avec PyTorch et Hugging Face ou des cadres machine-learning et des outils de développement de modèles comparables.
- Expérience avec les techniques d'entraînement et d'adaptation de modèles telles que le réglage fin supervisé (SFT), l'adaptation de bas rang (LoRA) et l'adaptation de bas rang quantifiée (QLoRA).
- Connaissance des techniques d'entraînement et d'alignement basées sur les préférences, telles que l'optimisation directe des préférences (DPO) ou l'optimisation de politique relative de groupe (GRPO).
- Expérience dans la préparation et la gestion de jeux de données d'entraînement, l'amélioration de la qualité des données et le développement de cadres d'évaluation pour évaluer le comportement et la qualité des sorties des modèles.
- Expérience pratique de l'entraînement de modèles basé sur GPU, de l'optimisation des performances et du débogage des problèmes techniques liés à l'entraînement.
- Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, avec la capacité d'étudier le comportement des modèles, d'identifier les causes profondes, de concevoir des expériences et de démontrer des améliorations mesurables.
- Compréhension des défis liés au déploiement et à la maintenance d'applications alimentées par LLM, notamment la qualité des réponses, la cohérence, les performances d'inférence et la surveillance continue.
- Expérience de travail sur des produits IA destinés aux consommateurs, avec une compréhension de la manière dont la qualité du modèle et le comportement conversationnel affectent l'expérience utilisateur.
- Aisance à travailler avec des modèles IA peu restreints ou non censurés, y compris du contenu explicite pour adultes ou NSFW et du matériel de modération sensible, tout en appliquant des mesures de protection et des pratiques de gestion de contenu appropriées.
- Capacité à travailler de manière autonome dans un environnement distant, à gérer efficacement les expériences, à documenter les résultats et à collaborer avec des équipes interfonctionnelles.
- Solides compétences en communication, souci du détail et état d'esprit axé sur l'apprentissage continu, avec la capacité de traduire les résultats expérimentaux en améliorations produit pratiques.
Avantages
- Modalité de travail entièrement à distance en Europe.
- Opportunités de collaboration à long terme, avec une préférence pour les contrats B2B.
- 20 jours ouvrés de congés payés.
- Une allocation mensuelle d'assurance santé de $100.
- Budget équipement pour soutenir votre installation de travail à distance.
- Accès aux outils et technologies de développement IA.
- Soutien à la formation et au développement pour encourager une croissance professionnelle continue.
- Rassemblement annuel de l'équipe pour échanger et collaborer avec les collègues.
- Opportunité de travailler concrètement avec des LLMs auto-hébergés alimentant des produits IA innovants destinés aux consommateurs.
- Un environnement techniquement stimulant offrant une exposition aux modèles de langage modernes, aux méthodes de réglage fin et au développement de l'IA conversationnelle.
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