AI Engineer

🕒 Setembro 15

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 10%

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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Nava Benefits

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2019

🏥 Saúde

💼 Consultoria

📦 Logística

💰 $30.000.000 Series C - Nava em 2025-10

Healthcare • Consulting • Logistics

A Nava Benefits é uma corretora de benefícios de funcionários moderna que combina consultores de benefícios de elite com uma plataforma SaaS impulsionada por IA para simplificar a administração de benefícios, agilizar renovações e oferecer suporte 24/7 aos funcionários e suas famílias. A empresa ajuda equipes de RH a economizar tempo, reduzir custos de saúde, centralizar documentos de benefícios, realizar auditorias e benchmarking, além de oferecer ferramentas de suporte e decisão de planos impulsionadas por IA. A Nava enfatiza estratégias alternativas de planos de saúde (autofinanciamento, PBMs, cativos) e se posiciona como uma extensão de RH habilitada por tecnologia.

Descrição

• Build and harden the platform underneath Nava’s LLM-based products • Make context management, agent state, sandboxed execution, and model routing reusable across AI use cases • Design state management and deployment patterns that allow long-running agent tasks to survive deploys, restarts, and retries • Enable agent tasks to be resumed, inspected, and replayed • Package context into zero-trust execution environments across platforms • Eject and retrieve new context as agents work • Route models to appropriate jobs and orchestrate subagents • Measure and optimize token usage and reduce cost per task as volume grows • Reduce unplanned platform work interrupting AI product teams • Document, test, trace, and evaluate shared platform patterns • Enable new engineers to adopt shared patterns quickly and catch regressions before users notice

🎯 Requisitos

• Hands-on ownership of infrastructure under an LLM-based product that other engineers or users depended on • Experience with agent runtime, context or state management, orchestration, or evaluation and tracing • Experience shipping LLM features to production and managing model behavior, latency, cost, and tradeoffs • Modern full-stack development in TypeScript and/or Python • Experience integrating foundation-model APIs, tool calling, and human review into an application • Practical evaluation and tracing habits • Ability to explain decisions to product, design, and domain experts • Ability to turn product and domain problems into reusable capabilities • Experience with React, Node, TypeScript, Python, Postgres, and AWS as relevant to the stack • Experience with multiple foundation-model providers • Experience with sandboxed execution environments for agents • Langfuse for tracing and evaluation is used in the stack • No specific framework, model provider, or minimum audience size is required • Coding agents are encouraged but not required in the interview

🏖️ Benefícios

• Protected space to build the AI platform • Remote-first work environment • Autonomy to thrive • Cutting-edge technology and tooling • Collaborative team • Direct line to leaders making product and platform decisions • Preparation notes ahead of each interview step