AI Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 5 dias atrás

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 12%

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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QED

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2014

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

🤝 B2B

Artificial Intelligence • SaaS • B2B

A QED é uma parceira global de engenharia que desenvolve soluções de applied intelligence e engenharia de produtos deep tech dentro das plataformas de outras empresas, entregando soluções air-gapped, prontas para auditoria e integradas às marcas em ambientes web, mobile e de plataformas. A empresa oferece dois modelos de contratação — Discovery, para organizações estabelecidas que precisam de insights orientados a resultados e governança, e Foundry, para equipes que desenvolvem novos produtos inteligentes e MVPs — além de recursos em engenharia de IA, engenharia de dados, AI assurance, plataformas e serviços gerenciados e excelência operacional. A QED atua em setores críticos (proteção, educação, emprego, automotivo, manufatura, finanças, jurídico, energia, edifícios inteligentes, IoT, descarbonização, viagens e logística) e prioriza infraestrutura para decisões em tempo real, IA com uso eficiente de energia, pipelines de triagem de IA em etapas, residência de dados e engenharia distribuída liderada por profissionais seniores, com escritórios em Londres, Zagreb, Belgrado e, em breve, Zurique.

Descrição

• Design, build, and maintain AI systems that turn customer conversations and uploaded documents into grounded, auditable cost estimates • Build and maintain LangGraph agents, including ReAct retrieval sub-agents, custom middleware, Pydantic-typed graph state, and streaming flows • Own retrieval quality end to end through agentic retrieval, collection routing, LLM-driven metadata filters, similarity thresholds, query rewriting, semantic chunking, and citation tracking • Integrate AWS Bedrock, OpenAI, and self-hosted vLLM behind an abstract provider interface • Develop and maintain platform API services, relational and domain-knowledge data stores, vector stores, and observability/tracing for AI workflows • Set technical direction for the AI workstream • Review designs and code, mentor engineers, and align with product stakeholders • Improve agent task success rate, retrieval precision/recall, grounding and citation accuracy, groundedness, delivery, review quality, mentoring outcomes, and stakeholder satisfaction

🎯 Requisitos

• Bachelor's degree in Computer Science, Software Engineering, Data Science, or Mathematics • Minimum of 6 years of progressive software engineering experience • At least 1 year building production LLM-powered or machine-learning systems, including agents, RAG, or prompt/evaluation pipelines • Proven delivery in a fast-paced environment • Availability to overlap U.S./Eastern-Time business hours for client meetings • Expert production software engineering skills • Expertise building LLM-powered systems, including agents/orchestration, retrieval-augmented generation, and prompt/evaluation pipelines • Fluency in using AI development tools to accelerate delivery • Deep understanding of retrieval and grounding, embeddings and vector search, multi-model integration, and cost/latency tuning • Ability to learn the cost-estimation / Work Breakdown Structure domain quickly • Ability to analyze complex, non-deterministic AI behavior from production traces and deliver scalable, well-tested solutions under time pressure • Exceptional ability to communicate technical and model-behavior concepts clearly to non-technical and client stakeholders • Confidence in live U.S./ET client meetings • Clear asynchronous written communication across time zones • Proven ability to make critical, time-sensitive decisions with limited information • High ownership, motivation, bias to action, and willingness to go the extra mile • Good leadership skills • Desirable: Master's degree in Computer Science, Machine Learning, or AI • Desirable: Relevant cloud or machine-learning certification • Nice to have: Self-hosted model inference, observability and tracing tooling, clean layered service architecture, internal AI tooling/automation, cloud-platform depth, agent-reliability patterns, multi-format document ingestion and processing, evaluation/benchmark frameworks, regression fixtures, U.S.-based client experience, mentoring, design reviews, technical direction, and AI roadmap trade-offs

🏖️ Benefícios

• Flexible ways of working • Long-term development opportunities • Collaboration-focused, trust-based work environment • Autonomy with accountability • Meaningful ownership and influence over architecture, technical direction, and standards • Mentoring and growth alongside experienced engineers • Sustainable working practices

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