AI Engineer

🕒 Junho 30

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 24%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.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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Crogl, Inc.

SiteLinkedInTodas as Vagas

11 - 50 funcionários

Fundada em 2023

🔒 Cibersegurança

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

Cybersecurity • Artificial Intelligence • SaaS

A Crogl, Inc. é o único motor de conhecimento autônomo para operações de segurança que investiga alertas e executa caças a ameaças aprendendo os processos organizacionais. Analisa e documenta continuamente todos os alertas em vários ambientes, capacitando os analistas de segurança a tomar decisões informadas sem precisar de expertise técnica aprofundada. Com recursos como migração SEIM integrada, prontidão para auditorias e investigações automatizadas, a Crogl ajuda as equipes de segurança a aumentar a eficiência e eficácia no manejo de ameaças cibernéticas.

Descrição

• Build LLM-powered features, workflows, and agentic systems that solve real customer problems. • Design and implement evaluation frameworks to measure agent quality, reliability, and business impact. • Create automated benchmarks, regression tests, and datasets for evaluating AI behavior. • Investigate agent failures and develop systematic approaches to improve performance. • Experiment with prompting, tool use, retrieval, memory, planning, and reasoning strategies. • Build infrastructure that supports rapid experimentation, evaluation, deployment, and monitoring. • Work closely with customers and internal teams to understand workflows and identify opportunities for AI automation. • Contribute to engineering best practices for testing, observability, and production reliability. • Stay current with advances in LLMs, agents, evaluation methodologies, and AI engineering.

🎯 Requisitos

• Strong programming skills, preferably in Python. • Solid software engineering fundamentals, including testing, debugging, and system design. • Experience building applications, projects, or products using LLMs and modern AI tools. • Ability to design experiments, interpret results, and make data-driven decisions. • Strong communication skills and willingness to collaborate across disciplines. • Curiosity, ownership, and a desire to learn quickly. • Experience building AI agents, copilots, or workflow automation systems. • Experience designing evaluations, benchmarks, or testing frameworks for AI systems. • Familiarity with OpenAI, Anthropic, Gemini, or open-source LLM ecosystems. • Experience with retrieval systems, vector databases, and RAG architectures. • Familiarity with LangGraph, OpenAI Agents SDK, MCP, or similar agent frameworks. • Experience with observability, tracing, and production monitoring for AI systems. • Exposure to cybersecurity, security operations, or developer tooling. • Open-source contributions, research projects, or personal AI products.

🏖️ Benefícios

• Work on some of the most challenging problems in applied AI. • Help define how agentic systems are evaluated and deployed in production. • Join a small, highly collaborative team with significant ownership and impact. • Learn quickly while working alongside experienced engineers, researchers, and security experts. • Shape the future of AI-powered security operations.