Technical Architect – ML, GenAI

🕒 2 dias atrás

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔴 Especialista

🔙 Engenheiro Backend

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 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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Quantiphi

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2013

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

💰 Series A em 2019-12

Consulting • Healthcare • Logistics

A Quantiphi é uma empresa líder em engenharia digital orientada por IA que utiliza uma década de experiência no setor para capacitar negócios por meio de soluções de IA escaláveis, seguras e adaptáveis. Ao integrar tecnologia de ponta com aplicações do mundo real, a Quantiphi transforma organizações em vários setores, incluindo saúde, finanças, educação e varejo. Seus serviços abrangem aplicações de IA, análises de dados, modernização de infraestrutura em nuvem e implementações personalizadas de IA. A Quantiphi faz parcerias com gigantes da tecnologia como AWS, Google Cloud, NVIDIA e outros para impulsionar a adoção de IA e oferecer oportunidades transformacionais para empresas.

Descrição

• Design and implement enterprise-grade Generative AI solutions using AWS Bedrock and AgentCore • Define architecture for LLM-based applications, including RAG pipelines and agentic workflows • Develop and orchestrate agentic AI workflows for multi-step reasoning, tool use, and task automation • Build and manage RAG pipelines with embeddings, retrieval mechanisms, and vector databases • Integrate LLM capabilities into enterprise applications through APIs and backend services • Design and optimize prompt engineering strategies • Work with structured and unstructured data sources for knowledge-driven AI applications • Evaluate, monitor, and optimize models for latency, cost, and response quality • Collaborate with application, data, and platform teams on end-to-end solution delivery • Define security, governance, and responsible AI best practices • Troubleshoot and resolve production GenAI system issues • Provide technical leadership and mentor team members while remaining hands-on

🎯 Requisitos

• 8+ years of relevant hands-on technical experience implementing and developing cloud ML solutions on AWS • Hands-on experience with AWS services, including SageMaker and Bedrock • Experience with AWS SageMaker training jobs and real-time and batch applications • Experience designing and implementing agentic AI architectures using LangChain, Strand Agents, or similar frameworks • Hands-on experience with Amazon AgentCore, including agent memory management, tool registry, and observability • Experience architecting and deploying scalable AI solutions using Lambda, Bedrock, Step Functions, S3, API Gateway, and SageMaker • Proficiency with LLM APIs, including Claude, Nova, and other third-party providers • Hands-on experience fine-tuning or optimizing LLMs • Familiarity with LLM tool use, prompt templating, and context management • Strong expertise in vector databases, indexing, embeddings, similarity search, and RAG integration • Experience evaluating and optimizing LLM zero-shot and few-shot capabilities, fine-tuning hyperparameters, task generalization, and model interpretability • Experience developing and maintaining Model Context Protocol implementations • Experience with workflow orchestration tools such as Airflow, Step Functions, SageMaker Pipelines, or Kubeflow • Experience implementing secure, scalable APIs and integrating third-party data sources and tools • Ability to collaborate with developers, QA, project managers, and other stakeholders • Experience with deep learning concepts including Transformers, BERT, attention models, tokenization, and embeddings • Nice to have: software development experience and exposure to frontend/backend frameworks and communication protocols • Nice to have: Infrastructure as Code and CI/CD pipeline experience • Nice to have: NLP concepts including syntactic/semantic analysis and NER

🏖️ Benefícios

• Culture built on transparency, diversity, integrity, learning and growth • Environment encouraging innovation and professional and personal growth