LLM Research Scientist / Pesquisa em Deep Learning e Visão Computacional
Sobre a Vaga
🧠 Oportunidade remota e flexível para pesquisadores de machine learning! Esta vaga é oferecida pela Mercor, plataforma que conecta talentos a projetos de IA de ponta. Inscreva-se pelo link abaixo:
👉 https://t.mercor.com/hi4dq
Estamos contratando pesquisadores experientes em machine learning com prática em treinar e melhorar modelos de deep learning de ponta a ponta, em visão e linguagem. Você vai trabalhar em problemas de pesquisa empírica bem delimitados, mas com espaço para exploração.
Responsabilidades
- Treinar classificadores de imagem e modelos generativos de imagem do zero, e fazer fine-tune de modelos de linguagem de pesos abertos
- Extrair o máximo de orçamentos limitados de dados, computação e tamanho de modelo
- Tornar modelos robustos, tanto a entradas adversariais quanto a conversas adversariais
- Comprimir modelos para atender a restrições rígidas de tamanho e latência sem sacrificar acurácia
- Diagnosticar e resolver problemas de treinamento
- Áreas de especialização do projeto (basta ter domínio forte em uma ou mais):
- Robustez adversarial: treinamento adversarial de classificadores (PGD, TRADES), avaliação de acurácia robusta sob modelos de ameaça padrão (ataques L∞, AutoAttack), trade-off entre robustez e acurácia
- Visão computacional eficiente: reconhecimento fine-grained, compressão de modelos por quantização, pruning e knowledge distillation, deploy sob restrições de tamanho e latência em on-device, edge ou embarcado
- Modelagem generativa de imagem: treinar do zero modelos de difusão, GANs, VAEs ou baseados em fluxo, iterando contra métricas de qualidade como FID
- Post-training de LLM e robustez comportamental: fine-tuning supervisionado e otimização de preferência (DPO, RLHF, RLAIF), construção de datasets via geração sintética, supervisão fraca e rejection sampling, modelagem de comportamento conversacional em múltiplos turnos
- Pré-treinamento multilíngue: modelos multilíngues ou de línguas de baixo recurso treinados do zero, design de tokenizer entre diferentes escritas, balanceamento de dados desiguais por idioma
Requisitos
- 3+ anos de experiência em pesquisa de machine learning (pesquisa de doutorado conta para esse requisito)
- Experiência forte com PyTorch, JAX, TensorFlow ou frameworks de ML equivalentes
- Um dos três: diploma de universidade entre as 100 melhores do mundo, experiência em big tech ou empresa de IA comparável, ou histórico equivalente de pesquisa comprovado por publicações ou contribuições open source relevantes
- Domínio forte em ao menos uma das áreas do projeto: robustez adversarial, visão computacional eficiente, modelagem generativa de imagem, post-training de LLM ou pré-treinamento multilíngue
- Inglês fluente em nível profissional
- Desejável: scaling laws e eficiência de treinamento, curriculum learning e ordenação de dados, avaliação de modelos e construção de benchmarks, estimativa de incerteza e calibração, data augmentation e dados sintéticos para robustez
Benefícios
A Mercor conecta profissionais a projetos de treinamento de modelos de IA para os principais laboratórios e empresas do setor. O salário é de $100 a $120 por hora (aproximadamente R$44.400 a R$53.300/mês estimado em 20h semanais). Pagamento semanal via Stripe ou Wise.
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