Software Engineer III, Applied Agentic AI

🕒 Setembro 25

🇦🇷 Argentina – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

👻 Score fantasma 11%

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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Proofpoint

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2002

🔒 Cibersegurança

🏢 Corporativo

🔐 Segurança

💰 $28.000.000 Series F em 2008-02

Cybersecurity • Enterprise • Security

A Proofpoint é uma empresa líder em cibersegurança que foca na proteção de organizações ao salvaguardar suas pessoas, dados e reputações. Eles oferecem uma plataforma de cibersegurança de múltiplas camadas, centrada no ser humano, projetada para proteger contra ameaças direcionadas a indivíduos, proteger dados e garantir conformidade. Os principais produtos e serviços incluem segurança de e-mail, prevenção contra perda de dados, gerenciamento de ameaças internas e proteção de identidade. A Proofpoint atende a diversos setores, incluindo governo, saúde, serviços financeiros, educação, entre muitos outros. A empresa é amplamente confiável, com muitas empresas da Fortune 100 dependendo de suas soluções para prevenir ataques cibernéticos direcionados a humanos.

Descrição

• Build reference agentic applications on Proofpoint's platform, including how agents should be designed, evaluated, deployed and monitored. • Establish and document best practices for tool design and MCP integration, prompt and context management, memory and planning, cost/latency tradeoffs, failure recovery, and release readiness. • Design evaluation harnesses with task suites, baselines, and quality, cost and latency metrics, and use them to decide what ships. • Turn ambiguous questions into working prototypes quickly and present results to requesting teams. • Recommend when an approach should be abandoned. • Harden successful prototypes into reusable platform capabilities for product teams. • Partner with experienced engineers, security researchers and product tech leads. • Share agentic patterns across the company through demos, design reviews, written guides and pairing sessions. • Communicate and understand stakeholder requirements and participate in cross-team design discussions.

🎯 Requisitos

• Bachelors or Master's Degree in Computer Science or a related field, or equivalent practical experience. • 3+ years of engineering experience, with recent hands-on work on LLM or agentic systems that went past the prototype stage. • Good understanding of the agentic development lifecycle and its components - agent runtimes, tool and MCP integration, prompt and context management, memory, planning, orchestration, evals, tracing, guardrails, rollout and rollback. • Solid Python; TypeScript/Node a plus. • Experience working with globally distributed teams. • Experience building and running services in a cloud microservices environment — containers, CI/CD, automated deployment; AWS a plus. • Comfortable diagnosing distributed systems from traces and metrics; OpenTelemetry (including GenAI semantic conventions) a plus. • An eval-first mindset: measurement comes with the build, not after it. • Genuine enthusiasm for frontier AI — experience experimenting with agent frameworks and LLM SDKs such as LangGraph, Anthropic/OpenAI Agents SDK, MCP, LangChain or similar. • Initiative and a bias toward shipping — ability to pick up ambiguous problems, get a PoC working and presented in days rather than quarters, and keep moving when the path isn't mapped out. • Fast learner with real curiosity — wanting to understand how the systems underneath work, not just how to call them. • Preferred: Use of AI coding tools (Claude Code, Codex or similar) and familiarity with agent interoperability protocols such as MCP and A2A. • Preferred: Building eval harnesses, benchmarks or ground-truth datasets. • Preferred: Producing developer-facing reference implementations, SDK samples, or internal enablement material. • Preferred: AG and semantic retrieval (vector stores, hybrid search), and working with both hosted APIs and open-weight models.

🏖️ Benefícios

• Competitive compensation • Comprehensive benefits • Career success on your terms • Flexible work environment • Annual wellness and community outreach days • Always on recognition for your contributions • Global collaboration and networking opportunities