Lead AI Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Outubro 27

🌐 Estados Unidos, Colômbia, +1 outros países – Remoto

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA) 🇨🇴 Colômbia – Remoto 🇬🇧 Reino Unido – Remoto (RU)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 16%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Aimpoint Digital

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51 - 200 funcionários

🤖 Inteligência Artificial

💼 Consultoria

Artificial Intelligence • Analytics • Consulting

A Aimpoint Digital é uma empresa líder de mercado em consultoria e engenharia de soluções em análises, engenharia de dados, pesquisa operacional e Inteligência Artificial. Ela capacita organizações a desbloquear valor a partir de dados, fornecendo orientação estratégica, desenvolvendo soluções de IA de ponta e implementando aplicações analíticas avançadas. A Aimpoint Digital colabora com diversas empresas para aprimorar operações, promover decisões baseadas em dados e maximizar o retorno sobre o investimento por meio de estratégias de dados personalizadas e soluções de otimização.

Descrição

• Design, build, and deploy production AI applications, copilots, retrieval systems, and agentic workflows • Translate business problems into scalable technical solutions using modern AI engineering best practices • Develop backend services, APIs, and application architectures integrating AI capabilities into enterprise systems • Build multi-agent systems, AI agents, workflow automation, and decision-support systems • Deploy AI solutions into production with security, observability, monitoring, evaluation, and governance • Integrate AI systems with enterprise data platforms, APIs, databases, messaging systems, and business applications • Collaborate with engineering, data, product, architecture, security, and business stakeholders on client teams • Deploy and operate containerized applications on Kubernetes, including scaling, service networking, resource management, and production monitoring • Contribute reusable accelerators, frameworks, technical assets, and thought leadership to the AI Engineering practice • Stay current with emerging AI technologies and recommend practical approaches that improve client outcomes

🎯 Requisitos

• Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, or equivalent practical experience • 3+ years of professional software engineering experience building production applications • 1+ years designing and deploying AI or machine learning solutions into production • Strong programming experience using Python, Java, C#, Go, TypeScript, or similar languages • Experience building scalable backend systems, APIs, or distributed applications • Experience developing AI applications using modern LLMs, machine learning models, or intelligent automation solutions • Experience with online and offline evaluation, observability, context engineering, guardrails, and AI governance • Experience with MLOps, LLMOps, or production deployment pipelines • Strong understanding of software engineering principles, including testing, version control, CI/CD, code reviews, and system design • Experience using Claude Code, OpenAI Codex, Google Antigravity, Cursor, GitHub Copilot, or comparable coding harnesses • Experience integrating AI applications with enterprise data sources, APIs, and business systems • Familiarity with cloud platforms such as AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake, or similar technologies • Experience deploying applications using containers, Kubernetes, serverless platforms, or similar cloud-native technologies • Strong communication skills with the ability to explain technical concepts to technical and non-technical stakeholders • Ability to independently own technical workstreams while collaborating across multidisciplinary teams • Preferred: experience with FastAPI, Flask, Spring Boot, .NET, Express, multi-agent systems, AI workflows, agents, semantic search, vector databases, knowledge graphs, distributed systems, concurrency, high-scale cloud applications, AI solutions serving 1000+ users, consulting or enterprise customers, data pipelines, or LLM pre-training/fine-tuning

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