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      Engenheiro LLM

      Gateware

      Campinas - SP

      Regime de contratação

      Não Informado

      Modelo de trabalho

      Híbrido

      Carga horária

      160 horas semanais

      Descrição

      Engenheiro LLM
      Fluência em inglês para falar e compreender a leitura


      Por que este papel é importante?

      O Engenheiro de Grandes Modelos de Linguagem (LLM), especializado em Desenvolvimento e Operações de LLM, ocupa uma posição crucial no avanço das iniciativas de Inteligência Artificial Generativa.

      Este papel desempenha uma função crítica na integração, desenvolvimento, implantação e manutenção de grandes modelos de linguagem, como GPT-3, GPT-4 e sistemas similares.


      Experiência Requerida:

      Estamos procurando um engenheiro experiente com mais de 5 anos de expertise comprovada em projetos de Arquitetura e Engenharia de Software relacionados a Machine Learning ou Deep Learning. Especificamente focado em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), o candidato ideal deve possuir domínio em Azure Cloud e DevOps, Python e C#. As principais qualificações incluem:

      • Compreensão sólida de como grandes modelos de linguagem funcionam, sua arquitetura e os conceitos subjacentes de processamento de linguagem natural (NLP).
      • Proficiência em linguagens de programação comumente usadas em aprendizado de máquina e NLP, como Python e C#, é essencial.
      • Familiaridade com princípios e práticas de DevOps para automatizar implantação de modelos, monitorar desempenho, gerenciar controle de versão e garantir escalabilidade e confiabilidade.
      • Compreensão de como otimizar grandes modelos de linguagem para eficiência e velocidade.
      • Tratamento e pré-processamento de grandes conjuntos de dados necessários para LLMs.
      • Consciência de segurança das melhores práticas e formas de mitigar riscos.
      • Proficiência em sistemas de controle de versão como Git é crucial para o desenvolvimento colaborativo de modelos e rastreamento de alterações.
      • Capacidade de configurar sistemas de monitoramento para acompanhar o desempenho de modelos implantados e solucionar rapidamente problemas.

       

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