Brésil
SONDA
Jobgether
Lead AI Systems Architect (Data-Centric AI & Multimodal)
Brésil
Brazil
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Ce poste est publié pour le compte d'une société partenaire, qui gère toutes les candidatures et les prochaines étapes. Notre partenaire recherche un Lead AI Systems Architect (Data-Centric AI & Multimodal) basé au Brésil.
Comment Jobgether fonctionne
Nous utilisons un processus de mise en correspondance basé sur l'IA pour garantir que votre candidature est examinée rapidement, objectivement et équitablement par rapport aux exigences principales du poste. Notre système identifie les candidats les plus adaptés, et cette liste restreinte est ensuite partagée directement avec l'entreprise qui recrute. La décision finale et les prochaines étapes (entretiens, évaluations) sont gérées par leur équipe interne.
Nous apprécions votre intérêt et vous souhaitons bonne chance !
Pourquoi postuler via Jobgether ?
Avis de confidentialité des données : En soumettant votre candidature, vous reconnaissez que Jobgether traitera vos données personnelles pour évaluer votre candidature et partager les informations pertinentes avec l'employeur recruteur. Ce traitement est basé sur l'intérêt légitime et les mesures précontractuelles en vertu des lois applicables sur la protection des données (y compris le RGPD). Vous pouvez exercer vos droits (accès, rectification, effacement, opposition) à tout moment.
#LI-CL1
Ceci est une opportunité pour un ingénieur IA expérimenté de concevoir et de faire évoluer des systèmes IA avancés qui transforment le contenu non structuré des médias sociaux en produits de données structurées de haute qualité. Vous dirigerez le développement de pipelines multimodaux combinant la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et les grands modèles de langage. Le rôle se concentre sur la construction de flux d'extraction de données fiables, l'optimisation des performances des modèles et l'amélioration de la qualité des ensembles de données à grande échelle. Vous piloterez également l'adoption de modèles open-source et d'une infrastructure d'inférence efficace pour améliorer la scalabilité et maîtriser les coûts. En travaillant à l'intersection de l'IA appliquée, de l'ingénierie des données et de l'intelligence des médias sociaux, vous contribuerez à façonner l'architecture technique d'un laboratoire IA et de données en évolution. Vous fournirez également des conseils techniques aux développeurs juniors et établirez des pratiques d'ingénierie qui soutiennent une croissance durable.
Responsabilités
En tant que Lead AI Systems Architect, vous superviserez la conception, la mise en œuvre et l'optimisation des systèmes de traitement de données alimentés par l'IA, en garantissant l'exactitude, l'efficacité et la scalabilité dans des flux de travail multimodaux complexes.
- Développement de pipelines IA multimodaux : Concevoir et construire des pipelines d'ingestion automatisés combinant la vision par ordinateur pour la classification de scènes et l'évaluation esthétique, des technologies de reconnaissance vocale telles que Whisper, et des grands modèles de langage.
- Extraction de données structurées : Développer des frameworks d'extraction programmatique utilisant des outils tels que Instructor, Pydantic, DSPy et Outlines pour garantir que les modèles génératifs produisent des sorties JSON cohérentes et validées.
- Optimisation des modèles et gestion des coûts : Transférer les charges de travail des APIs IA commerciales vers des modèles open-source affinés, y compris Llama, Qwen et DeepSeek, déployés via des moteurs d'inférence locaux ou à haut débit tels que vLLM, TGI et Groq.
- Étiquetage des données et assurance qualité : Mettre en œuvre des techniques et des frameworks d'IA centrés sur les données, y compris Cleanlab, Snorkel et l'apprentissage actif, pour automatiser les processus d'étiquetage à grande échelle et améliorer la qualité des ensembles de données bruités.
- Architecture IA et leadership technique : Définir les feuilles de route architecturales, établir les normes d'ingénierie et guider les développeurs juniors dans la construction de systèmes IA robustes et maintenables.
- Infrastructure de données évolutive : Soutenir le développement de flux d'enrichissement pilotés par l'IA et de systèmes de récupération capables de traiter efficacement de grands volumes de contenu non structuré.
Profil recherché
Le candidat idéal apporte une solide expertise en IA appliquée, une expérience pratique des systèmes multimodaux et la capacité de traduire des techniques de machine learning avancées en solutions de production fiables.
- Au moins 5 ans d'expérience en IA appliquée, en traitement du langage naturel ou en vision par ordinateur.
- Expérience avérée dans la conception et la mise en œuvre de pipelines multimodaux intégrant des modèles de vision, de parole et de texte.
- Maîtrise avancée des frameworks Python et deep learning tels que PyTorch ou TensorFlow.
- Solide expérience de l'orchestration de LLM en production et des outils de sortie structurée, y compris DSPy, Instructor, Pydantic, LangChain ou LlamaIndex.
- Expérience pratique du réglage fin et du service de modèles open-source à l'aide de vLLM, TGI ou de moteurs d'inférence comparables à haut débit.
- Expérience avec les bases de données vectorielles telles que Qdrant, pgvector ou Pinecone, et avec les architectures de génération augmentée par récupération (RAG) à grande échelle.
- Capacité à établir les meilleures pratiques techniques, à prendre des décisions architecturales et à encadrer les développeurs juniors.
Qualifications préférées
- Expérience dans la construction de pipelines de données de médias sociaux impliquant des plateformes telles que TikTok, Instagram Reels ou YouTube Shorts.
- Expérience en IA centrée sur les données, en apprentissage actif ou en génération de données synthétiques.
Avantages
- Organisation de travail entièrement à distance.
- Salaire annuel de $12,000 à $16,000.
- Opportunité de travailler sur des systèmes IA multimodaux avancés, le déploiement de modèles open-source et l'intelligence de données à grande échelle.
- Opportunités de leadership technique, y compris la planification architecturale et le mentorat des développeurs juniors.
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