Engenheiro(a) de Software Sênior — Sistemas de Dados e IA

Agosto 9

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Scrunch AI

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Artificial Intelligence • Marketing • SaaS

A Scrunch AI é uma empresa de tecnologia focada em otimizar a visibilidade de marcas na era da inteligência artificial. Sua Agent Experience Platform oferece insights sobre como a IA interpreta as marcas, permitindo que as empresas adaptem suas estratégias de marketing para um cenário em que a IA influencia cada vez mais as decisões dos clientes. Confiada por mais de 500 marcas de destaque, a Scrunch AI ajuda os clientes a monitorar seu posicionamento competitivo e a descobrir insights acionáveis para ampliar sua presença e eficácia em ambientes orientados por IA.

11 - 50 funcionários

Fundada em 2023

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

Descrição

• O produto Scrunch envolve adquirir e processar grande volume de dados, tanto usando LLMs quanto métodos analíticos mais tradicionais. • Nesta função você terá papel importante na entrega bem-sucedida do nosso roadmap e, em última instância, em fornecer aos nossos clientes as ferramentas necessárias para prosperar na era da IA. • Como somos uma organização pequena, esta é uma função full stack. • Embora a maior parte do seu trabalho seja focada em construir funcionalidades relacionadas às nossas pipelines de dados, uso de LLMs, APIs de analytics, etc., você precisará fazer o que for necessário para entregar valor aos nossos clientes. • Isso pode incluir algum trabalho leve em React, além de tarefas como criação de notificações, e-mails de alerta, relatórios agendados, conectores para sistemas de terceiros, etc.

🎯 Requisitos

• Ampla experiência em construir e consumir APIs web, incluindo gerenciamento de autenticação, autorização, caching, rate limiting, etc. • Experiência em construir APIs para clientes externos é um grande diferencial. • Experiência com bancos de dados relacionais (transacionais), em particular PostgreSQL. • Experiência com ferramentas e tecnologias de analytics, tais como: • SQL analítico, possivelmente com uma plataforma analítica moderna como Snowflake, Google BigQuery, DuckDB, Spark SQL, etc. • Experiência com bibliotecas de analytics como Pandas ou Polars é um diferencial. • Experiência com analytics em streaming é um diferencial. • Experiência em escrever pipelines de processamento de dados em batch e streaming/interativos. Isso pode envolver qualquer um dos seguintes: • Ferramentas de big data como Flink, Beam (GCP Dataflow), Spark, etc. • Filas de jobs e frameworks de processamento de tarefas (Celery, Resque, ou opções em cloud como Google Cloud Tasks) • Frameworks de execução durável multi-etapa como Temporal ou Inngest • Versões internas ou desenvolvidas pela própria equipe de qualquer uma das opções acima que você já tenha usado em empresas anteriores. • Capacidade de entender rapidamente os dados de origem e validar a qualidade dos dados de saída. • Experiência usando LLMs e/ou técnicas tradicionais de ML para construir classificadores, extratores de dados, sumarizadores, etc. • Não é obrigatório, mas é um grande diferencial: experiência em construir evals para ferramentas baseadas em LLM para avaliar e melhorar a acurácia nesses tipos de tarefas.