AI Developer

🕒 Maio 4

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 61%

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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Salvo Software

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11 - 50 funcionários

🤝 B2B

☁️ SaaS

🏢 Corporativo

B2B • SaaS • Enterprise

A Salvo Software é uma empresa global de desenvolvimento de software com sede em Vancouver, WA, com capacidades de nearshoring que oferecem uma combinação de preços internacionais e padrões dos EUA. A empresa é especializada em soluções de software personalizadas, oferecendo serviços como desenvolvimento de produtos de software, aplicativos habilitados por IA, desenvolvimento de blockchain, IoT, reconhecimento de fala, desenvolvimento de aplicações web e automação de negócios. A Salvo Software é dedicada a ajudar empresas e startups a desenvolver produtos estratégicos através de processos de desenvolvimento ágeis e serviços adaptáveis e acessíveis. Sua expertise inclui design de UI/UX, QA e testes, desenvolvimento de firmware embarcado e desenvolvimento de aplicações em nuvem, apoiando diversas indústrias com soluções personalizadas como plataformas de e-commerce, sistemas de CRM e plataformas de recursos educacionais.

Descrição

• Serve and operate open-source LLMs using Ollama and llama.cpp locally and in on-prem environments. • Build and maintain RAG pipelines involving embeddings, vector databases, chunking strategies, and retrieval quality. • Develop MCP integrations connecting LLMs to internal tools and data sources. • Build Python backend services powering ML inference and AI-driven product features. • Parse and process structured and semi-structured data, including XML/XSD and Office document formats, as pipeline inputs. • Grow into model optimization including GGUF quantization, GPU/CUDA tuning, and offline/air-gapped deployments. • Build and maintain CI/CD pipelines for AI services. • Deploy AI workloads to Microsoft Azure and AWS and containerize services with Docker. • Automate operational tasks with Python, Bash, and/or PowerShell. • Troubleshoot across the stack and investigate root causes. • Support event-driven architectures using Apache Kafka producers and consumers. • Collaborate with engineering and product teams to take LLM-powered features from prototype to reliably deployed systems.

🎯 Requisitos

• Production-level Python — real services and pipelines, not just scripts. • Hands-on experience serving LLMs with Ollama and/or llama.cpp. • 3–5 years of hands-on experience across backend, ML engineering, DevOps, or infrastructure. • Working knowledge of Docker and Linux fundamentals. • Experience with Microsoft Azure, AWS, and cloud-based deployments. • Practical experience building and maintaining CI/CD pipelines; Azure DevOps strongly preferred, with GitHub Actions / GitLab CI also relevant. • Comfortable scripting in Python, Bash and/or PowerShell. • Strong Git fundamentals and branching/workflow discipline. • Troubleshooting mindset; able to work through ambiguity and dig into root causes. • Fast learner with genuine aptitude and willingness to pick up new tools quickly. • Good communication and collaboration skills; comfortable in a remote, distributed team. • GPU/CUDA troubleshooting experience. • RAG concepts: vector databases, embeddings, and chunking strategies. • Advanced MCP (Model Context Protocol) knowledge. • Kubernetes (kubectl basics). • Infrastructure as code with Terraform. • Apache Kafka fundamentals, including producer/consumer patterns. • A systems language: Go, Rust, C++, or Zig. • Deeper llama.cpp knowledge, including building and quantizing models. • Observability tooling such as Prometheus/Grafana and SRE practices. • Exposure to security and compliance frameworks such as SOC 2, ISO 27001, and Zero Trust. • Familiarity with DevSecOps practices and secure pipeline design. • Experience deploying Kotlin or other JVM-based applications. • Linux and Windows systems administration background. • Ability to explain why something broke, not just that it did. • Comfortable saying “I don't know — I'll find out.” • Self-directed learner through side projects, home lab, or open-source contributions. • Takes feedback well and asks good questions. • Strong ownership and problem-solving ability across time zones.

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