AI Engineer

🕒 Outubro 7

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 13%

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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ScaleOps

SiteLinkedInTodas as Vagas

51 - 200 funcionários

Fundada em 2022

🤝 B2B

📣 Marketing

B2B • Marketing

A ScaleOps é uma empresa cujo site público (scaleops. com) utiliza consentimento de cookies e tecnologia de rastreamento; o texto fornecido é uma divulgação sobre cookies/consentimento mostrando integrações com provedores de marketing e analytics (HubSpot, Google Analytics, Hotjar, Cloudflare, LinkedIn, Apollo, G2, etc. ). O trecho disponível contém apenas detalhes de privacidade/cookies e não descreve os produtos, serviços ou clientes-alvo da ScaleOps. Com base no forte uso de ferramentas de marketing, captação de leads e analytics do site, a empresa parece operar comercialmente com foco em marketing e provavelmente venda para outras empresas, mas as ofertas específicas não são descritas no conteúdo fornecido.

Descrição

• Design and build autonomous AI agents that analyze infrastructure in real time and make intelligent decisions • Develop multi-agent systems for troubleshooting, optimization, FinOps, and how-to use cases • Use LLM capabilities including tool use, memory, and retrieval safely in production • Develop MCPs exposing ScaleOps capabilities to AI agents • Build integrations with Slack, Jira, Cursor, Windsurf, and other AI-powered IDEs • Build and deploy machine learning models for infrastructure policy detection, scaling prediction, and GPU configuration recommendations • Own the complete ML pipeline from training through production • Build internal AI tools for engineering, development, research, and support • Develop AI-powered tools for Sales and Support teams, including infrastructure analysis and cost optimization reports • Own AI systems from concept to production, targeting sub-2-second responses, reliability, safety, and cost-effectiveness • Build evaluation frameworks and implement security controls • Define AI architecture and best practices as a founding member of the AI team • Make technical decisions on frameworks, multi-agent systems, and data governance

🎯 Requisitos

• Significant software engineering experience (typically 4+ years) • Strong Python skills and solid backend engineering fundamentals • Experience building and operating production systems in cloud environments • Practical experience bringing LLM-based systems into production, including handling latency, cost control, and failure modes • Familiarity with agentic frameworks such as LangChain and MetaGPT • Familiarity with evaluation frameworks • Strong ownership and ability to operate independently while collaborating closely across teams • Experience with structured or operational data such as configurations, logs, and metrics • Experience with retrieval systems (RAG) or vector databases (advantage)