AI Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Dezembro 16, 2025

🗽 New York – Remoto

🗽 New York – Remote

💵 $60.000 - $180.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟢 Júnior

🟡 Pleno

🤖 Engenheiro de IA

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BoxNCase

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51 - 200 funcionários

🛍️ Comércio Eletrônico

🤝 B2B

🛒 Varejo

eCommerce • B2B • Retail

BoxNCase é uma plataforma de atacado de alimentos e mercearia especial que permite aos clientes comprar diretamente de uma ampla seleção de produtos premium sem taxas de associação ou pedidos mínimos. Com mais de 30. 000 itens disponíveis para compra em grande quantidade, a BoxNCase atende tanto a varejistas quanto a consumidores individuais, facilitando o acesso a alimentos gourmet e requintados, condimentos, lanches, bebidas e muito mais. A empresa se orgulha de ser um dos maiores importadores diretos e atacadistas do setor, oferecendo conveniência e economia em ofertas culinárias de alta qualidade.

Descrição

• Develop AI Models: Design and implement machine learning models and algorithms to solve specific business challenges. • Build GenAI Applications: Architect applications using LLMs (OpenAI, Llama 2, Anthropic) and RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines. • Fine-Tuning: Fine-tune pre-trained models on proprietary datasets to improve performance and domain accuracy. • Model Deployment: Deploy and scale AI models into production environments using MLOps best practices (Docker, Kubernetes). • Data Engineering: Collaborate with data teams to clean, preprocess, and manage large datasets for model training. • Stay Cutting-Edge: Continuously research and integrate the latest advancements in AI/ML (e.g., Agents, Vector Databases) into our product stack.

🎯 Requisitos

• 2+ years of experience in Data Science, Machine Learning Engineering, or AI Research. • Expert-level proficiency in Python and familiarity with libraries like Pandas, NumPy, and Scikit-learn. • Strong experience with frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or Keras. • Solid understanding of Natural Language Processing techniques, Transformers, and Embeddings. • Experience working with APIs (REST/GraphQL) and integrating third-party AI services (OpenAI, Hugging Face). • Familiarity with deploying models on AWS (SageMaker), Google Cloud (Vertex AI), or Azure.

🏖️ Benefícios

• Remote Flexibility: Work from anywhere in the world or hybrid options. • Equity: Stock options available for early hires. • Tech Budget: Annual stipend for hardware and AI research tools.