Engenheiro(a) de IA – Cloud Employee LATAM

Vaga não está no LinkedIn

🔥 19 horas atrás

💃 América Latina – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

☁️ Engenheiro de Cloud

👻 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

• Projetar, desenvolver e manter sistemas de IA que transformem conversas com clientes e documentos enviados em estimativas de custos fundamentadas e auditáveis • Desenvolver e manter agentes LangGraph, incluindo subagentes de recuperação ReAct, middleware personalizado, estado de grafo tipado com Pydantic e fluxos de streaming • Gerenciar a qualidade da recuperação de ponta a ponta por meio de roteamento de coleções, filtros de metadados e limiares de similaridade orientados por LLM, reescrita de consultas, chunking semântico e rastreamento de citações • Integrar AWS Bedrock, OpenAI e vLLM auto-hospedado por meio de uma interface abstrata • Manter serviços de API da plataforma, armazenamentos de dados relacionais e de conhecimento de domínio, vector store e observabilidade/tracing dos workflows de IA • Definir a direção técnica da frente de trabalho de IA • Revisar designs e código • Orientar engenheiros • Alinhar-se com stakeholders de produto e definir trade-offs do roadmap • Analisar traces de produção e melhorar a confiabilidade dos agentes, a latência, a eficiência de custos dos LLMs, o grounding da recuperação e a precisão das estimativas/dimensionamentos

🎯 Requisitos

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Ciência de Dados ou Matemática • Mínimo de 6 anos de experiência progressiva em engenharia de software • Mais de 1 ano desenvolvendo sistemas de produção baseados em LLM ou machine learning, incluindo agentes, RAG ou pipelines de prompt/evaluation • Experiência comprovada de entrega em ambientes dinâmicos • Disponibilidade para sobrepor o horário comercial do fuso U.S./Eastern Time para reuniões com clientes • Conhecimentos avançados de engenharia de software para produção • Experiência especializada na criação de sistemas baseados em LLM, agentes/orquestração, retrieval-augmented generation e pipelines de prompt/evaluation • Compreensão profunda de retrieval e grounding, embeddings e vector search, integração de múltiplos modelos e otimização de custos/latência • Conhecimento prático de estimativas de custos / Work Breakdown Structure ou capacidade de aprender rapidamente um domínio complexo • Capacidade de analisar comportamentos complexos e não determinísticos de IA a partir de traces de produção e entregar soluções escaláveis e bem testadas sob pressão • Excelente capacidade de comunicar conceitos técnicos e de comportamento de modelos com clareza para stakeholders não técnicos e clientes • Segurança para participar de reuniões ao vivo com clientes nos EUA/ET e disciplina na comunicação escrita assíncrona entre fusos horários • Capacidade comprovada de tomar decisões críticas e urgentes com informações limitadas • Alto senso de responsabilidade, motivação, iniciativa e disposição para ir além do esperado • Boas habilidades de liderança • Diferencial: mestrado em Ciência da Computação, Machine Learning ou IA • Diferencial: certificação relevante em cloud ou machine learning • Diferenciais adicionais: inferência de modelos auto-hospedados, ferramentas de observabilidade e tracing, arquitetura de serviços em camadas bem estruturada, ferramentas internas de IA/automação, conhecimento aprofundado de cloud platforms, padrões de confiabilidade de agentes, ingestão de documentos em múltiplos formatos, frameworks de avaliação/benchmark, fixtures de regressão, experiência direta com clientes sediados nos EUA, mentoria, revisões de design, definição de direção técnica, trade-offs de roadmap e experiência em ambientes de alto crescimento

🏖️ Benefícios

• Formas flexíveis de trabalho • Desenvolvimento de longo prazo • Ambiente de trabalho colaborativo, baseado em confiança e focado em qualidade • Autonomia com responsabilidade • Oportunidade de influenciar a arquitetura, a direção técnica e os padrões • Mentoria e crescimento ao lado de engenheiros experientes

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