AI Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 7

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 33%

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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Dura Digital

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11 - 50 funcionários

☁️ SaaS

🤖 Inteligência Artificial

🤝 B2B

SaaS • Artificial Intelligence • B2B

Dura Digital é uma empresa fundada por Fernanda Badano que se especializa em ajudar clientes a transformar digitalmente seus negócios. A empresa oferece um portfólio abrangente de serviços, incluindo design centrado no ser humano, engenharia avançada e soluções de inteligência artificial. Com compromisso com a inovação e um modelo de estúdio dual-shore, a Dura Digital tem como foco tornar o futuro digital uma realidade para seus clientes. Com sede em Seattle, EUA, e escritórios em Montevidéu, Uruguai, e Edmonton, Canadá, a empresa aproveita talentos locais de tecnologia para entregar soluções ponta a ponta que atendem aos desafios e oportunidades em evolução trazidos pelas tecnologias de IA generativa.

Descrição

• Build and deploy production AI features, including LLM-backed workflows, retrieval-augmented generation, agentic and tool-using systems, classification and extraction pipelines, and traditional ML models • Own ingestion, chunking, embedding, indexing, and retrieval quality • Design offline evaluation sets and online feedback loops; define quality criteria and track regressions • Integrate AI capabilities into applications and services through APIs, considering latency, cost, failure modes, and graceful degradation • Instrument and monitor deployed systems for quality drift, hallucination rates, token spend, and abuse • Apply responsible-AI practices covering data privacy and residency, PII handling, prompt injection, data exfiltration, access control, and model-limitations documentation • Prototype quickly, then decide what to harden or discard • Contribute to internal standards, reusable components, reference architectures, and reusable patterns • Explain technical tradeoffs to non-technical audiences, client stakeholders, and executives

🎯 Requisitos

• 3+ years of professional software engineering experience, including 1+ years building with LLMs or ML systems in production • Strong Python • Working proficiency in at least one of TypeScript/JavaScript, C#, Java, or Go for service and application integration • Demonstrated experience shipping an AI feature end to end, including evaluating it, diagnosing failures, and making improvements • Practical command of prompt design, structured output, function/tool calling, context management, and at least one orchestration framework or a well-reasoned argument for building without one • Experience with retrieval systems and vector search, including diagnosing poor retrieval • Cloud deployment experience on Azure, AWS, or GCP • Containers, CI/CD, and infrastructure-as-code fundamentals • SQL and experience working with messy real-world data • Clear written and verbal communication and comfort operating with incomplete requirements