Senior AI Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Julho 27

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 15%

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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RegScale

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11 - 50 funcionários

💰 $20.000.000 Series A em 2022-08

O RegScale supera as limitações de velocidade, oportunidade e custo-efetividade na GRC legada, conectando segurança, risco e conformidade através da nossa plataforma de Monitoramento Contínuo de Controles. Nossa linha de automação, painéis de controle e ferramentas de IA do CCM oferece redução nos custos de programa, fortalece a segurança e minimiza as passagens problemáticas entre equipes. Alcance certificações rápidas para uma entrada mais ágil no mercado, antecipe ameaças através de um gerenciamento de riscos proativo e automatize a coleta de evidências, revisões de acesso e mapeamento de controles. Melhore o Retorno sobre Investimento (ROI) de ferramentas existentes trocando dados de maneira fluida com o nosso data lake centralizado de CCM, permitindo o monitoramento contínuo de segurança, risco e controles de conformidade. Organizações altamente reguladas, incluindo empresas da Fortune 500 — tanto instituições financeiras quanto de outros setores — assim como o governo e entidades que o servem, usam o RegScale para aumentar a confiança dos stakeholders, reduzir custos, se adaptar a riscos em evolução e começar e manter a conformidade. Nossos clientes relatam um caminho 90% mais rápido para certificações de conformidade e uma redução de 60% nos esforços de preparação para auditorias, fortalecendo programas de segurança e reduzindo custos. Para mais informações, visite www.regscale.com.

Descrição

• Design, build, and operate AI systems in production with full ownership across reliability, performance, cost, observability, and ongoing model behavior. • Build and maintain data pipelines that ingest, clean, transform, and version the data AI systems depend on, ensuring quality and traceability from source to model. • Design and implement retrieval augmented generation pipelines, vector and graph search systems, and hybrid retrieval strategies that make compliance data accessible for AI driven features. • Fine tune, evaluate, and monitor models against real world performance criteria, with a clear understanding of how to measure what matters in a compliance domain. • Architect and build AI agent systems and orchestration layers that coordinate multi step reasoning, tool use, and decision making across complex GRC workflows. • Build and maintain MCP servers that expose RegScale platform capabilities to AI systems, enabling reliable, secure, and observable AI integrations across the platform. • Design reusable AI primitives and frameworks that product and integration teams can build on, accelerating AI feature development across the organization. • Integrate AI capabilities into CI/CD pipelines with appropriate testing, evaluation gates, and deployment strategies that maintain production quality as models and data evolve. • Partner with Platform Engineering, Core Engineering, and Compliance as Code teams to ensure AI capabilities meet enterprise reliability and security standards. • Proactively identify risks in AI system behavior, data quality, and model performance, bringing proposed mitigations before they become production incidents.

🎯 Requisitos

• 8 or more years of software engineering experience with at least 4 years focused on building and operating AI or machine learning systems in production environments. • Demonstrated track record of shipping AI features that customers depend on, with ownership across the full production lifecycle including reliability, observability, cost management, and ongoing model behavior. • Strong data engineering fundamentals, including pipeline design, data modeling, transformation, quality validation, and performance monitoring at scale. • Hands on experience with retrieval augmented generation, vector and graph databases, embedding models, and hybrid retrieval strategies. • Experience designing and building AI agent systems and orchestration frameworks, including multi step reasoning, tool use, and failure handling in production contexts. • Solid understanding of model fine tuning and evaluation, including how to define meaningful performance criteria for domain specific applications. • Strong software engineering fundamentals applied to AI systems with production grade rigor. • Strong written and verbal communication skills, able to articulate AI architecture decisions and tradeoffs to both technical and non-technical stakeholders.