Brésil
SONDA
Sourceability
Principal NLP Scientist
Brésil
São José da Laje, Alagoas, Brazil
PythonSQLAWSDockerC#
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Sourceability® est un distributeur numérique mondial de composants électroniques qui transforme la manière dont les entreprises modernes lancent leurs produits sur le marché. Avec l'innovation, la qualité et la logistique comme piliers de l'entreprise, les produits et services de pointe de Sourceability accélèrent le processus d'approvisionnement dans un large éventail d'industries, y compris les communications/cellulaires, l'électronique grand public et la fabrication automobile.
Aperçu de votre impact
Le Principal NLP Scientist est un leader technique senior responsable de la conception, de la recherche et de l'amélioration des capacités avancées de Natural Language Processing et de Large Language Model pour les systèmes métier en production.
Ce rôle combine la recherche appliquée, le développement pratique de modèles, l'architecture technique et un impact produit concret. Le Principal NLP Scientist dirigera la conception de solutions NLP pour la reconnaissance d'entités nommées, la classification de texte, la génération de texte, la recherche sémantique, l'extraction d'informations et d'autres cas d'utilisation d'automatisation pilotée par le langage.
Ce n'est pas seulement un rôle de recherche. L'objectif est de prendre les technologies NLP et LLM modernes et de les rendre fiables, mesurables, maintenables et utiles dans les flux de travail de production réels.
Dans ce rôle, vous influencerez la manière dont l'entreprise utilise les technologies NLP et LLM modernes sur les plateformes internes et les flux opérationnels.
Vous définirez la direction technique des systèmes NLP, évaluerez de nouvelles approches, concevrez des expériences, créerez des prototypes et aiderez à intégrer les modèles réussis en production. Votre travail affectera directement la qualité de l'automatisation, la précision du traitement des données, l'efficacité opérationnelle et les capacités d'IA à long terme de l'entreprise.
Le rôle exige une profondeur scientifique solide, mais aussi un jugement d'ingénierie pratique. Le bon candidat doit être capable de lire des articles de recherche, de comprendre l'architecture des modèles, de concevoir des expériences mesurables, et aussi de travailler avec les ingénieurs pour s'assurer que la solution finale peut fonctionner de manière fiable en production.
Groupe de produits assigné
Groupe de produits | Automatisation NLP / IA
Stream | Ingénierie logicielle / IA & Machine Learning
Type de rôle | Contributeur individuel / leader technique de niveau principal
Succès dans les 90 premiers jours
Au cours des 90 premiers jours, le Principal NLP Scientist devra :
- Comprendre le paysage actuel de l'automatisation NLP et IA au sein de l'entreprise
- Examiner les modèles existants, les ensembles de données, les processus d'annotation et les cas d'utilisation en production
- Identifier les opportunités à plus fort impact pour les améliorations NLP et LLM
- Définir des métriques d'évaluation pratiques pour les modèles NLP actuels et futurs
- Créer une feuille de route technique pour améliorer les capacités de NER, de classification, de génération et d'extraction d'informations
- Proposer des normes claires pour la qualité des étiquettes de données, la validation des modèles et la préparation à la production
- Livrer au moins un prototype significatif ou une proposition d'amélioration avec une valeur commerciale mesurable
- Établir des relations de travail solides avec les parties prenantes de l'ingénierie, du produit, des données et des opérations
Ce que ce rôle ne gère pas
Ce rôle ne gère pas l'infrastructure informatique générale, le support aux utilisateurs finaux, les opérations métier ou les processus de saisie manuelle des données.
Le Principal NLP Scientist n'est pas non plus le seul propriétaire des priorités produit ou des exigences métier. La gestion de produit est responsable de la priorisation métier, de la structure du backlog et de l'alignement des parties prenantes. Ce rôle est responsable de la direction scientifique et technique des capacités NLP et LLM et fournit des conseils d'expert sur ce qui est techniquement possible, fiable et prêt pour la production.
EMPLOYEUR GARANTISSANT L'ÉGALITÉ DES CHANCES.
Il est de notre politique de respecter toutes les lois fédérales, étatiques et locales interdisant la discrimination à l'embauche fondée sur la race, la couleur, les croyances religieuses, le sexe, l'origine nationale, l'ascendance, le statut de citoyenneté, la grossesse, l'accouchement, l'invalidité physique, l'invalidité mentale et/ou intellectuelle, l'âge, le statut militaire, le statut de vétéran (y compris les vétérans protégés), le statut marital, le statut de partenaire domestique enregistré ou d'union civile, le statut familial, le genre (y compris le stéréotypage sexuel et l'identité ou l'expression de genre), la condition médicale (y compris, mais sans s'y limiter, les conditions liées au cancer ou au VIH/SIDA), les informations génétiques, l'orientation sexuelle, ou tout autre statut protégé.
Domaines de focalisation du groupe de produits NLP
Le Principal NLP Scientist travaillera en étroite collaboration avec les ingénieurs logiciels, les ingénieurs de données, les chefs de produit, les analystes et les équipes d'annotation de données pour définir, construire, évaluer et améliorer continuellement les modèles NLP et les systèmes d'automatisation basés sur le langage.
Le groupe de produits NLP est responsable de la construction et de l'amélioration des systèmes liés à :
- Reconnaissance d'entités nommées et extraction de données structurées
- Classification et catégorisation de texte
- Génération de texte et automatisation basée sur le langage
- Évaluation, adaptation et intégration des grands modèles de langage
- Génération augmentée par récupération et recherche sémantique
- Approches basées sur les graphes de connaissances et GraphRAG pour connecter les données métier structurées, le texte non structuré et les relations d'entités dans les flux de travail des assistants IA
- Préparation des données, stratégie d'annotation et qualité des étiquettes
- Évaluation des modèles, surveillance et performance en production
- Recherche appliquée en NLP et développement de prototypes
- Intégration des modèles NLP dans les applications métier internes
Vos qualifications, votre influence
Pour réussir dans ce rôle, vous devriez avoir :
- Doctorat en informatique, Machine Learning, intelligence artificielle, linguistique computationnelle, mathématiques appliquées, science des données, ou un domaine technique étroitement lié
- 8+ années d'expérience professionnelle en machine learning, intelligence artificielle ou NLP
- 5+ années d'expérience pratique dans la construction de modèles NLP pour des systèmes de production ou quasi-production
- Compréhension approfondie des architectures modernes de réseaux neuronaux, y compris les architectures RNN, CNN, basées sur les Transformers, les mécanismes d'attention, les embeddings, les stratégies de fine-tuning, les couches, les modules et les fonctions de perte
- Solide expérience pratique avec les tâches NLP telles que la reconnaissance d'entités nommées (NER), la classification, la génération de texte, la similarité sémantique, l'extraction d'informations et la compréhension de documents
- Solide expérience avec les grands modèles de langage, y compris l'évaluation des modèles, la conception d'invites (prompt design), le fine-tuning, la génération augmentée par récupération (RAG) et l'utilisation sécurisée en production
- Compréhension pratique de RAG, GraphRAG, des graphes de connaissances, des embeddings et des approches de récupération hybride pour les applications LLM en production
- Solide expérience pratique avec Python
- Solide expérience avec PyTorch et Hugging Face Transformers
- Expérience avec ONNX ou d'autres formats d'optimisation / de service de modèles
- Solide compréhension de la préparation des données, de la qualité des données, des flux de travail d'étiquetage, des directives d'annotation et des métriques d'évaluation des modèles
- Expérience pratique avec les principales bibliothèques d'analyse de données et de machine learning, y compris Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn et Matplotlib
- Expérience de travail avec des bases de données SQL et des données métier structurées
- Expérience avec des plateformes cloud telles que Microsoft Azure ou AWS
- Capacité à concevoir des expériences, à définir des métriques de succès, à comparer des approches de modèles et à expliquer clairement les compromis
- Solides compétences en communication écrite et orale en anglais
- Expérience de travail dans des environnements d'ingénierie Agile
- Capacité à fournir un leadership technique sans nécessiter d'autorité formelle de gestion du personnel
Compétences préférées et familiarité technique
L'expérience suivante sera utile :
- Expérience dans la direction d'initiatives de recherche NLP ou IA dans un environnement de production commerciale
- Expérience avec les systèmes NLP multilingues
- Expérience avec les bases de données vectorielles, les embeddings, la recherche sémantique et les architectures RAG
- Expérience avec les concepts de graphes de connaissances, y compris la modélisation d'entités et de relations, la conception de schémas de graphes, les requêtes de parcours et l'intégration LLM avec des bases de données graphes telles que Neo4j, FalkorDB ou des technologies similaires
- Expérience avec le service de modèles, la surveillance, la détection de dérive et l'observabilité ML en production
- Expérience avec Docker et les charges de travail ML conteneurisées
- Expérience avec les pratiques MLOps et CI/CD pour les systèmes de machine learning
- Expérience de travail avec des équipes d'annotation de données et de création d'instructions d'annotation
- Expérience avec .NET / C#, ASP.NET Core, ou l'intégration de services ML dans des plateformes logicielles d'entreprise
- Expérience dans la construction de prototypes, de démonstrations et d'applications de preuve de concept pour de nouvelles capacités d'IA
- Les publications, brevets ou contributions techniques reconnues en NLP, machine learning ou IA appliquée sont un plus
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