Database & Infrastructure Engineer – Full Stack

🕒 Março 18

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $150.000 - $250.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

👷 Engenheiro de Infraestrutura

👻 Score fantasma 44%

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.Por que essa pontuação:

• Aberta há 240 dias.
• As vagas desta empresa costumam ser preenchidas em 21 dias.

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Kled AI

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2025

🤖 Inteligência Artificial

🏪 Marketplace

🤝 B2B

Artificial Intelligence • Marketplace • B2B

A Kled AI é um marketplace de dados e plataforma móvel fundamentados em pesquisa, que busca, organiza e licencia conjuntos de dados humanos opt-in para treinar e melhorar modelos de IA. Através de um aplicativo de contribuintes que paga usuários por fotos, vídeos e outros dados gerados por humanos, a Kled agrega conjuntos de dados de alta utilidade e verificáveis para empresas de IA, governos e instituições de pesquisa, e publica pesquisas demonstrando melhorias nos conjuntos de dados para a fidelidade do modelo. A empresa foca em resolver a escassez de dados de IA combinando serviços de marketplace, ferramentas de contribuintes, verificações automáticas de qualidade e produtos de conjuntos de dados voltados a empresas.

Descrição

• Optimize and scale our PostgreSQL (Supabase) infrastructure • Design indexing, partitioning, and query strategies for large-scale media datasets • Improve performance across ingestion, enrichment, and retrieval pipelines • Build internal tools for querying and auditing large datasets • Create customer-ready dataset sample packs • Design and automate dataset exports and delivery pipelines (S3, secure transfers, custom formats) • Work across backend, ML, and product teams to support new features

🎯 Requisitos

• Strong PostgreSQL expertise (indexing, partitioning, performance tuning) • Experience working with large datasets (100M+ records preferred) • Deep understanding of storage systems (S3 or similar object storage) • Strong backend experience (TypeScript, Python, or similar) • Comfort building internal tooling and automation scripts • Ability to move between database, backend, and infrastructure work • Bonus: • Experience with data pipelines (ETL, transformation layers) • Experience with vector databases (pgvector, FAISS, Pinecone) • Experience delivering structured datasets to enterprise customers • DevOps experience (CI/CD, infra automation) • Experience working with media-heavy systems

🏖️ Benefícios

• $150,000 – $350,000 equity • Relocation support

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