AI Solutions Architect

🕒 6 dias atrás

🗽 New York, Massachusetts, +2 estados a mais – Remoto

🗽 New York – Remote 🍂 Massachusetts – Remote ☕ Washington – Remote 🍑 Georgia – Remote

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

💻 Engenheiro de Soluções

👻 Score fantasma 10%

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.Por que essa pontuação:

• Aberta há 6 dias.
• As vagas desta empresa costumam ser preenchidas em 21 dias.
• Sem salário divulgado.

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Cast AI

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2019

☁️ SaaS

🤖 Inteligência Artificial

🤝 B2B

SaaS • Artificial Intelligence • B2B

Cast AI é uma plataforma SaaS que automatiza o desempenho de aplicativos Kubernetes, a infraestrutura e a otimização de custos para equipes nativas em nuvem. Ela se conecta a EKS/AKS/GKE e clusters on-premises sem necessidade de alterações no código, utiliza modelos preditivos e sinais de runtime para dimensionar corretamente os pods, escalar nós, otimizar GPUs e instâncias Spot, além de executar runbooks de auto-recuperação aprovados para manter a confiabilidade e reduzir os gastos com a nuvem. A Cast AI tem como alvo equipes de plataforma, SRE e FinOps e oferece suporte a workloads de IA/LLM, otimização de GPU e alocação de workload em tempo real e inteligência de custos.

Descrição

• Serve as the founding customer-facing engineer for the Kimchi product within Customer Success • Architect and execute the growth strategy to scale Kimchi adoption and create revenue expansion opportunities • Lead hands-on demos of Kimchi Coding, Studio, and Teleport • Set up Kimchi Studio workspaces in customer environments • Configure worktrees, Slack, repositories, documentation integrations, and agent skills • Design and implement customer governance policies for spending limits, project cost attribution, and model routing • Integrate Kimchi's serverless inference API • Optimize model selection and routing for coding, reasoning, and planning workloads • Translate customer feedback into product input regarding agent failures, Studio UX, and governance policies

🎯 Requisitos

• Deep hands-on experience with LLMs, including deploying, fine-tuning, evaluating, or debugging failure modes • Experience operating in a fast-moving, change-prone environment • Experience building or optimizing inference systems • Understanding of latency, throughput, and total cost of ownership • Ability to explain complex inference concepts to non-ML engineers • Commercial understanding of revenue expansion and customer expansion opportunities • Ability to combine technical excellence with entrepreneurial growth thinking • No visa sponsorship or work permit provided

🏖️ Benefícios

• Flexible, remote-first global environment • Equity options • 10% of work time for personal projects or self-improvement • Learning budget for professional and personal development, including international conferences and courses • Team-building budget and company events • Equipment budget • Extra days off • Background check conducted through Checkr as part of the hiring process

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