Senior Entity Resolution Engineer

🕒 Outubro 1

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $160.000 - $195.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

👷🏻‍♀️ Engenheiro

👻 Score fantasma 2%

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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Defcon AI

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11 - 50 funcionários

🤖 Inteligência Artificial

🚗 Transporte

📦 Logística

Artificial Intelligence • Transport • Logistics

A Defcon AI é uma empresa focada em transformar operações de logística e cadeia de suprimentos utilizando tecnologias impulsionadas por inteligência artificial. A empresa enfrenta interrupções causadas por desastres naturais, eventos imprevistos e adversários por meio de modelagem de software sofisticada e agentes inteligentes. A Defcon AI visa integrar tecnologias de próxima geração em processos de logística e tomada de decisão para melhorar o planejamento de resposta em ambientes complexos e contestados. Posicionada na convergência de IA, mobilidade e logística, a Defcon AI colabora com parceiros para fornecer soluções eficientes, confiáveis e orientadas por dados, adaptadas às necessidades específicas. A empresa está comprometida em aumentar a resiliência e a eficiência no setor de logística.

Descrição

• Implement and refine entity-level record matching: blocking, candidate generation, pairwise scoring, clustering, and threshold policy • Reuse one matching engine for record linkage, deduplication, and known-entity checks • Establish provenance so every node and edge traces back to the source that asserted it • Own the false-merge versus false-split tradeoff in matching decisions and make it explainable • Own technical execution of the matching approach against the in-house design, including separate evaluation of the fixed reference dataset, candidate retrieval, and final matching, plus threshold recommendations with evidence for review • Document matching logic in enough detail to serve as an implementation reference for other engineers

🎯 Requisitos

• 5+ years of experience, including shipping production record matching or entity resolution • Ability to explain the matching tradeoffs you made, including how you handled false merges versus false splits • Strong Python and SQL, with demonstrated experience on large, messy, real-world data • Ability to explain a matching decision to a stakeholder who must defend it without understanding its internals • US Citizenship Required • Active US Secret clearance required to start • Direct experience applying probabilistic matching to inconsistent identity data such as names, dates, addresses, and identifiers, and familiarity with the failure modes of each (preferred) • Familiarity with probabilistic record-linkage frameworks and tooling such as Fellegi-Sunter models, Splink, Dedupe, Zingg, or an in-house equivalent (preferred) • Record linkage, master data management, or identity management experience (preferred) • Graph data modeling and graph algorithms applied in production (preferred) • PostgreSQL and pgvector or comparable (preferred) • Active Top Secret clearance (preferred)

🏖️ Benefícios

• A fully remote, results-based environment • Competitive salary, bonus, and equity package • 100% employer paid, comprehensive health insurance including medical, dental, and vision for you and your family • Unlimited PTO, with your manager’s approval • Flexible work environment where you manage your work day • 14 weeks of fully-paid parental leave

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