Directo de la empresahace 1 día
Científico Principal de Procesamiento de Lenguaje Natural
Sourceability
Remoto · Tiempo completo
Senior8+ años
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Empresa global de distribución digital de componentes electrónicos busca un Científico Principal de NLP para liderar la investigación y desarrollo de modelos avanzados de Procesamiento de Lenguaje Natural y Modelos de Lenguaje Grandes para sistemas de producción.
Por qué aplicar
Si sos un crack del NLP y te copan los LLMs, este puesto remoto en Sourceability es para vos. Vas a liderar la investigación y desarrollo de modelos avanzados para sistemas de negocio, con impacto directo en el producto. Ideal para quienes buscan un rol técnico desafiante y con proyección.
Descripción del puesto
Sourceability® es un distribuidor digital global de componentes electrónicos que transforma la forma en que las empresas modernas llevan sus productos al mercado. Con la innovación, la calidad y la logística como columna vertebral de la empresa, los productos y servicios de vanguardia de Sourceability agilizan el proceso de adquisición en una amplia gama de industrias, incluidas las de comunicaciones/celulares, electrónica de consumo y fabricación de automóviles. El Principal Científico de NLP es un líder técnico senior responsable de diseñar, investigar y mejorar las capacidades avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para sistemas empresariales de producción. Este rol combina investigación aplicada, desarrollo práctico de modelos, arquitectura técnica e impacto práctico en el producto. El Principal Científico de NLP liderará el diseño de soluciones de NLP para reconocimiento de entidades nombradas, clasificación de texto, generación de texto, búsqueda semántica, extracción de información y otros casos de uso de automatización impulsados por el lenguaje. Este no es solo un rol de investigación. El enfoque es tomar tecnologías modernas de NLP y LLM y hacerlas confiables, medibles, mantenibles y útiles dentro de flujos de trabajo de producción reales. Grupo de Producto Asignado: - Grupo de Producto | Automatización NLP / IA - Stream | Ingeniería de Software / IA y Machine Learning - Tipo de Rol | Contribuidor individual de nivel principal / líder técnico El Principal Científico de NLP trabajará en estrecha colaboración con ingenieros de software, ingenieros de datos, gerentes de producto, analistas y equipos de anotación de datos para definir, construir, evaluar y mejorar continuamente modelos de NLP y sistemas de automatización basados en lenguaje. Áreas de Enfoque del Grupo de Producto NLP: El grupo de producto NLP es responsable de construir y mejorar sistemas relacionados con: - Reconocimiento de entidades nombradas y extracción de datos estructurados - Clasificación y categorización de texto - Generación de texto y automatización basada en lenguaje - Evaluación, adaptación e integración de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) - Generación aumentada por recuperación (Retrieval-Augmented Generation) y búsqueda semántica - Enfoques basados en Knowledge Graph y GraphRAG para conectar datos empresariales estructurados, texto no estructurado y relaciones de entidades en flujos de trabajo de asistentes de IA - Preparación de datos, estrategia de anotación y calidad de etiquetado - Evaluación de modelos, monitoreo y rendimiento en producción - Investigación aplicada de NLP y desarrollo de prototipos - Integración de modelos de NLP en aplicaciones empresariales internas Perspectiva sobre tu Impacto: En este rol, influirás en cómo la empresa utiliza tecnologías modernas de NLP y LLM en plataformas internas y flujos de trabajo operativos. Definirás la dirección técnica para los sistemas de NLP, evaluarás nuevos enfoques, diseñarás experimentos, crearás prototipos y ayudarás a mover modelos exitosos a producción. Tu trabajo afectará directamente la calidad de la automatización, la precisión del procesamiento de datos, la eficiencia operativa y las capacidades de IA a largo plazo de la empresa. El rol requiere una profunda profundidad científica, pero también juicio de ingeniería práctico. El candidato adecuado debe ser capaz de leer artículos de investigación, comprender la arquitectura de modelos, diseñar experimentos medibles y también trabajar con ingenieros para asegurar que la solución final pueda ejecutarse de manera confiable en producción. Tus Calificaciones, Tu Influencia: Para tener éxito en este rol, deberías tener: - Doctorado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Lingüística Computacional, Matemáticas Aplicadas, Ciencia de Datos o un campo técnico estrechamente relacionado. - 8+ años de experiencia profesional en machine learning, inteligencia artificial o NLP. - 5+ años de experiencia práctica en la construcción de modelos de NLP para sistemas de producción o casi de producción. - Profundo conocimiento de arquitecturas modernas de redes neuronales, incluyendo RNN, CNN, arquitecturas basadas en Transformers, mecanismos de atención, embeddings, estrategias de fine-tuning, capas, módulos y funciones de pérdida. - Fuerte experiencia práctica con tareas de NLP como NER, clasificación, generación de texto, similitud semántica, extracción de información y comprensión de documentos. - Fuerte experiencia con Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), incluyendo evaluación de modelos, diseño de prompts, fine-tuning, generación aumentada por recuperación (RAG) y uso seguro en producción. - Comprensión práctica de RAG, GraphRAG, knowledge graphs, embeddings y enfoques de recuperación híbrida para aplicaciones de LLM en producción. - Fuerte experiencia práctica con Python. - Fuerte experiencia con PyTorch y Hugging Face Transformers. - Experiencia con ONNX u otros formatos de optimización/servicio de modelos. - Fuerte comprensión de la preparación de datos, calidad de datos, flujos de trabajo de etiquetado, directrices de anotación y métricas de evaluación de modelos. - Experiencia práctica con las principales bibliotecas de análisis de datos y machine learning, incluyendo Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn y Matplotlib. - Experiencia trabajando con bases de datos SQL y datos empresariales estructurados. - Experiencia con plataformas en la nube como Microsoft Azure o AWS. - Capacidad para diseñar experimentos, definir métricas de éxito, comparar enfoques de modelos y explicar compensaciones claramente. - Fuertes habilidades de comunicación escrita y verbal en inglés. - Experiencia trabajando en entornos de ingeniería Agile. - Capacidad para proporcionar liderazgo técnico sin requerir autoridad formal de gestión de personas. Habilidades y Familiaridad Técnica Preferidas: La siguiente experiencia será útil: - Experiencia liderando iniciativas de investigación de NLP o IA en un entorno de producción comercial. - Experiencia con sistemas de NLP multilingües. - Experiencia con bases de datos vectoriales, embeddings, búsqueda semántica y arquitecturas RAG. - Experiencia con conceptos de knowledge graph, incluyendo modelado de entidades y relaciones, diseño de esquemas de grafos, consultas de traversa e integración de LLM con bases de datos de grafos como Neo4j, FalkorDB o tecnologías similares. - Experiencia con servicio de modelos, monitoreo, detección de drift y observabilidad de ML en producción. - Experiencia con Docker y cargas de trabajo de ML contenerizadas. - Experiencia con prácticas MLOps y CI/CD para sistemas de machine learning. - Experiencia trabajando con equipos de anotación de datos y creando instrucciones de anotación. - Experiencia con .NET / C#, ASP.NET Core, o integración de servicios de ML en plataformas de software empresarial. - Experiencia construyendo prototipos, demos y aplicaciones de prueba de concepto para nuevas capacidades de IA. - Publicaciones, patentes o contribuciones técnicas reconocidas en NLP, machine learning o IA aplicada son un plus. Éxito en los Primeros 90 Días: Durante los primeros 90 días, se espera que el Principal Científico de NLP: - Comprenda el panorama actual de automatización NLP y IA dentro de la empresa. - Revise modelos existentes, conjuntos de datos, procesos de anotación y casos de uso de producción. - Identifique las oportunidades de mayor impacto para mejoras en NLP y LLM. - Defina métricas de evaluación prácticas para modelos de NLP actuales y futuros. - Cree una hoja de ruta técnica para mejorar las capacidades de NER, clasificación, generación y extracción de información. - Proponga estándares claros para la calidad del etiquetado de datos, validación de modelos y preparación para producción. - Entregue al menos un prototipo significativo o una propuesta de mejora con valor de negocio medible. - Establezca relaciones de trabajo sólidas con los stakeholders de ingeniería, producto, datos y operaciones. Lo que este Rol No Posee: Este rol no posee infraestructura general de TI, soporte al usuario final, operaciones de negocio o procesos de entrada manual de datos. El Principal Científico de NLP tampoco es el único propietario de las prioridades del producto o los requisitos comerciales. La gestión de producto es propietaria de la priorización comercial, la estructura del backlog y la alineación de stakeholders. Este rol es propietario de la dirección científica y técnica de las capacidades de NLP y LLM y proporciona orientación experta sobre lo que es técnicamente posible, confiable y listo para producción. IGUALDAD DE OPORTUNIDADES DE EMPLEO. Es nuestra política cumplir con todas las leyes federales, estatales y locales que prohíben la discriminación en el empleo basada en la raza, color, credo religioso, sexo, origen nacional, ascendencia, estado de ciudadanía, embarazo, parto, discapacidad física, discapacidad mental y/o intelectual, edad, estado militar, estado de veterano (incluidos veteranos protegidos), estado civil, estado de pareja doméstica registrada o unión civil, estado familiar, género (incluida la estereotipación de género y la identidad o expresión de género), condición médica (incluida, entre otras, la relacionada con el cáncer o el VIH/SIDA), información genética, orientación sexual o cualquier otro estado protegido.
Responsabilidades
- Diseñar, investigar y mejorar capacidades avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Modelos de Lenguaje Grandes para sistemas de producción.
- Liderar el diseño de soluciones NLP para reconocimiento de entidades nombradas, clasificación de texto, generación de texto, búsqueda semántica, extracción de información y otros casos de uso de automatización impulsada por lenguaje.
- Tomar tecnologías modernas de NLP y LLM y hacerlas confiables, medibles, mantenibles y útiles dentro de flujos de trabajo de producción reales.
- Trabajar en estrecha colaboración con ingenieros de software, ingenieros de datos, gerentes de producto, analistas y equipos de anotación de datos para definir, construir, evaluar y mejorar continuamente modelos NLP y sistemas de automatización basados en lenguaje.
- Influir en cómo la empresa utiliza tecnologías modernas de NLP y LLM en plataformas internas y flujos de trabajo operativos.
- Definir la dirección técnica de los sistemas NLP, evaluar nuevos enfoques, diseñar experimentos, crear prototipos y ayudar a mover modelos exitosos a producción.
- Asegurar que la solución final pueda ejecutarse de manera confiable en producción.
Habilidades
Liderazgo técnicoInvestigación aplicadaDesarrollo de modelosArquitectura técnicaImpacto en productoDiseño de soluciones NLPReconocimiento de entidades nombradasClasificación de textoGeneración de textoBúsqueda semánticaExtracción de informaciónAutomatización impulsada por lenguajeEvaluación de modelos de lenguaje grandesAdaptación de modelos de lenguaje grandesIntegración de modelos de lenguaje grandesGeneración aumentada por recuperaciónGrafos de conocimientoPreparación de datosEstrategia de anotaciónCalidad de etiquetadoEvaluación de modelosMonitoreo de modelosRendimiento en producciónInvestigación aplicada en NLPDesarrollo de prototiposIntegración de modelos NLP en aplicaciones de negocioJuicio de ingeniería prácticoDiseño de experimentos mediblesTrabajo con ingenierosSoluciones confiables en producciónTrabajo en entornos ágilesComunicación escrita y verbal en inglésLiderazgo técnico sin gestión formal de personas
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