Applied AI Engineer – Agent Intelligence, Retrieval

Vaga não está no LinkedIn

🕒 5 dias atrás

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 17%

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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Littlebird

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11 - 50 funcionários

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

⚡ Produtividade

🔥 Investimento no último ano

💰 $11.000.000 Seed Round em 2026-03

Artificial Intelligence • SaaS • Productivity

A Littlebird é uma assistente de produtividade e memória para o trabalho, potencializada por IA. Ela oferece um espaço único para Chat, Meeting Notes, Routines e um MCP (memória de trabalho) que se integra às ferramentas que você usa, além de uma integração com o Hover para disponibilizar assistência contextual, acesso via celular e mensagens de texto e recursos focados em privacidade e segurança. A Littlebird atende pessoas e equipes em diversas áreas — liderança, criação, tecnologia, saúde, relacionamento com clientes, pesquisa e produtividade pessoal — e prioriza integrações e planos para empresas e equipes.

Descrição

• Design, develop, and implement new features for Littlebird, an AI teammate for Mac and Android • Evolve the hybrid search pipeline to scale with customer growth • Improve retrieval for broad queries through query analysis, decomposition, and multiple retrieval strategies • Experiment with and productionize re-ranking models to reduce latency bottlenecks • Optimize ranking by blending sparse and dense retrieval signals • Design and test context pruning and summarization techniques • Improve the agent's multi-step, tool-calling reasoning • Engineer prompt-level context structure to reduce hallucinations and improve reasoning • Debug agent failures across tool calls, context retrieval, and LLM responses • Collaborate within a small, async-first engineering team and contribute to infrastructure decisions

🎯 Requisitos

• Strong OOP programming skills and prior experience writing production software in Python, TypeScript, or C++ • Deep, intuitive understanding of information retrieval and modern RAG pipelines • Experience building information retrieval and RAG pipelines from scratch • Hands-on experience with vector databases, hybrid search, and re-ranking models • Experimental, data-driven mindset, including running A/B tests, analyzing metrics, and iterating quickly • Pragmatic approach focused on shipping tangible improvements to AI quality

🏖️ Benefícios

• Remote-friendly work environment • Collaborative team culture • Opportunity to shape infrastructure decisions • Competitive compensation packages including stock and health benefits, paid time off, and parental leave • 401k options for all US-based employees • Flexible working hours across multiple time zones

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