Staff AI Engineer, Agentic Automation

🕒 6 dias atrás

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🤖 Engenheiro de IA

👻 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.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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Cerby

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2020

🔒 Cibersegurança

☁️ SaaS

Cybersecurity • SaaS

A Cerby é uma plataforma de automação de segurança de identidade que ajuda organizações a proteger e automatizar o acesso para aplicativos que não possuem integrações de identidade padrão. Ela oferece gerenciamento de credenciais, single sign-on (SSO) e MFA para aplicativos não SAML/OIDC, automação do ciclo de vida de identidade sem SCIM/APIs, gerenciamento de acesso privilegiado para aplicativos desconectados e controles centralizados para contas de mídias sociais empresariais, integrando-se com sistemas IAM/IAG/PAM existentes.

Descrição

• Own agentic onboarding and self-healing end to end, including architecture, roadmap, and on-call after launch • Take existing API catalog generation and browser workflow generation systems to production on durable workflows using Temporal, with observability • Detect automation drift from failed runs before customers notice • Build agents that diagnose breaks, repair workflows or specifications, and re-validate fixes against real runs • Decide which issues heal automatically and which require human review • Own benchmarks for generated specifications, workflows, and repairs • Define measured quality thresholds for production readiness • Own cost and latency per output, selecting frontier versus open-weight models based on measured accuracy and cost • Own the threat model, including prompt injection from page content, credential isolation, token handling, sandboxed browsing, and egress • Keep credentials out of prompts, logs, queues, and stored run state • Partner with integrations, automation-runtime, and platform teams • Write design documents and mentor contributors

🎯 Requisitos

• Experience shipping an LLM agent with tool use that ran unattended for real users • Experience owning a backend system in production • Strong in Python or TypeScript, and productive in both • Experience with LLM agents and tool use, including agent loops, structured outputs, retries, and failure modes • Experience building benchmarks or evaluation harnesses and using them to make decisions • Depth in browser automation (Playwright or similar) or backend and API-integration systems, and comfort in the other • Knowledge of distributed systems, including queues, idempotency, and durable workflow engines (Temporal, Step Functions, or similar) • Security judgment for systems handling secrets, including prompt injection threats • Clear technical writing and ability to make trade-offs other teams can depend on • Desirable: Temporal in production; Pydantic AI or comparable agent framework • Desirable: Open-weight model serving (Fireworks, Together, Bedrock) and LLM cost modeling • Desirable: Computer-use agents or browser extensions (Chrome MV3); OpenAPI tooling • Desirable: Identity, IAM, or credential-management experience; AWS and Terraform

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