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Marrina Decisions

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11 - 50 funcionários

🤝 B2B

📣 Marketing

B2B • Marketing

A Marrina Decisions é uma empresa de serviços de marketing que se especializa em serviços gerenciados para campanhas de marketing, particularmente aquelas envolvendo o Marketo. Eles oferecem uma ampla gama de serviços, incluindo otimização, migração e lançamento rápido do Marketo, bem como serviços de marketing por e-mail. A empresa atua como uma equipe ampliada para aliviar o trabalho de execução de campanhas de marketing, permitindo que as empresas foquem em suas atividades principais. Com expertise em automação e operações de marketing, a Marrina Decisions se orgulha de entregar serviços de alta qualidade, eficientes e empáticos que impactam de forma mensurável as campanhas de seus clientes. Clientes elogiam sua capacidade de integrar e gerenciar perfeitamente jornadas de clientes em múltiplos canais e produtos.

Descrição

• Maintain and optimize LLM- and VLM-powered services for content generation, compliance scoring, and campaign testing. • Manage and scale Flask/FastAPI microservices, ensuring high uptime and low latency. • Maintain Dramatiq queues for async AI workflows, campaign generation, and pipeline orchestration. • Deploy, monitor, and debug Uvicorn/Gunicorn-based hosting in production environments. • Integrate with OpenRouter and equivalent LLM routing tools to balance cost, latency, and quality. • Design and refine prompt engineering strategies for reliability, context-awareness, and compliance. • Build and maintain feedback pipelines for AI model evaluation (human-in-the-loop scoring, automated quality checks, reinforcement). • Expose and maintain REST APIs for AI services, ensuring secure, versioned endpoints. • Collaborate with backend/frontend teams to keep microservice architecture aligned and maintainable. • Track token consumption, latency, and error rates to ensure production-grade performance.

🎯 Requisitos

• 3–5 years as an AI Engineer or Python Backend Engineer working with production systems. • Strong in Python, with experience in production-grade codebases. • Flask (for APIs), FastAPI (optional), Uvicorn/Gunicorn for async hosting. • Dramatiq (or Celery/RQ equivalent) for background jobs. • Hands-on with LLMs and VLMs, including prompt engineering, fine-tuning, and evaluation. • Familiar with OpenRouter or equivalent LLM/VLM routing & fallback tools. • Experience designing and maintaining microservice architectures. • Strong experience with REST API design (auth, rate limiting, documentation). • Dockerized deployments, CI/CD pipelines, logging/monitoring, error handling. • Building structured evaluation/feedback systems for AI model performance. • AWS/GCP experience preferred (deployment, monitoring, scaling).