Full Stack AI Engineer – AI Acquisition

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🕒 Junho 18

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G2i Inc.

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11 - 50 funcionários

🎯 Recrutamento

🏢 Corporativo

☁️ SaaS

Recruitment • Enterprise • SaaS

G2i Inc. é uma plataforma baseada em vídeo especializada na contratação de engenheiros, seja por contrato ou em tempo integral. Com um vasto pool de mais de 8. 000 engenheiros, a G2i oferece combinações de alta qualidade com rapidez, personalizando seu processo de busca e seleção (sourcing) de acordo com as necessidades do cliente. A empresa oferece um teste gratuito de 7 dias para engajar potenciais contratações antes de qualquer compromisso. A plataforma enfatiza rapidez e qualidade, utilizando avaliações em vídeo e treinamento com IA para garantir que os engenheiros atendam a padrões técnicos específicos. A G2i cuida de compliance, pagamentos internacionais e verificação de antecedentes, proporcionando um processo de contratação simplificado para empresas que desejam contratar nos Estados Unidos, Canadá, América Latina ou Europa. Ao focar em cargos técnicos como engenheiros de JavaScript, Python, iOS, Android e IA, a G2i garante que as empresas possam contratar talentos de ponta com eficiência.

Descrição

• You'll own product areas end-to-end — architecture, implementation, and iteration — across our agent platform. • That means building and maintaining core application infrastructure in React, Next.js, TypeScript, Node, and PostgreSQL. • Designing the AI layer that makes our agents actually work: multi-model orchestration, RAG pipelines and vector databases, semantic memory, prompt caching strategies, and token usage tracking. • Build and maintain eval and testing harnesses to keep agent behavior reliable as models and prompts evolve. • Work closely with the founding team to translate fuzzy product ideas into shipped, working systems.

🎯 Requisitos

• Strong senior full-stack experience with real depth in React, Next.js, TypeScript, Node, and PostgreSQL — not just familiarity, but the ability to make sound architectural calls under ambiguity. • Hands-on experience building production AI systems: agentic workflows, multi-model orchestration, RAG/vector databases, prompt caching, semantic memory, token tracking, and eval/testing frameworks. • A track record of owning a product area solo or near-solo — whether that's a startup, a side project that went somewhere, or being the de facto AI architect on a small team. • Strong systems thinking and adaptable problem-solving; you can reason about tradeoffs across the stack, not just within your usual lane. • Clear, direct communication — you ask good questions, explain your thinking step by step, and aren't precious about being right. • An AI-native development mindset: you're already building with AI tools, not just bolting AI features onto existing products. • Genuine excitement about async, distributed work and a small, fast-moving team.