Staff AI Engineer – AI Infrastructure, Agentic Platform

🕒 Julho 16

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 19%

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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ShiftKey

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2017

🏥 Saúde

💼 Consultoria

⚕️ Seguro de Saúde

💰 $3.001.700.000 Private Equity Round em 2023-01

Healthcare • Consulting • Healthcare Insurance

ShiftKey é uma plataforma que capacita profissionais de saúde a trabalhar em seus próprios termos, conectando-os com instituições que necessitam de sua expertise. A plataforma possui um produto chamado Schedule Automation Marketplace Integration (SAMI), que permite às instalações de saúde gerenciar seus horários, identificar lacunas e garantir que os pacientes recebam cuidado profissional sem complicações. ShiftKey fornece transparência e flexibilidade para profissionais credenciados independentes, permitindo que escolham trabalhos que se ajustem ao seu cronograma e estilo de vida. Essa abordagem inovadora não somente melhora o equilíbrio entre vida pessoal e profissional dos profissionais de saúde, mas também equipa as instalações com tecnologia avançada para melhorar a prestação de cuidados.

Descrição

• Evolving the AI knowledge platform - taking the retrieval, indexing, and synthesis layer (currently semantic RAG + re-ranking + HyDE) to an organization-wide platform serving both internal engineering tools and customer-facing capabilities. • Architecting and operating agentic infrastructure on AWS - multi-step, tool-using AI systems that plan, retrieve, and act on complex queries and operational events, with cost guardrails and observability built in from day one. • Designing and building graph-based, relationship-aware retrieval across the organization's data sources, enabling multi-hop queries and letting agents accumulate organizational knowledge over time. This is on our roadmap, not in production - you will define the approach. • Partnering with product engineering to define the AI platform API surface, translating infrastructure primitives into developer-ready abstractions. • Building reference agent implementations on the platform - operational-incident triage, customer support, and future agentic use cases - grounding each agent's reasoning in institutional knowledge. • Owning the AI infrastructure cost model: monitoring compute, model, and storage spend, flagging anomalies, and proposing guardrails to keep workloads within defined budgets.

🎯 Requisitos

• 7+ years of professional software engineering experience, with at least 2 years building and operating production AI/LLM application systems - not research, not prototyping, not demos. • Retrieval engineering beyond the basics. Our stack already includes re-ranking and HyDE; we need someone who has worked at or above that level: hybrid search, re-ranking, query transformation, context-window management, and evaluation of retrieval quality in production. • Working experience with agentic frameworks and multi-step reasoning loops - tool use, iteration control, cost governance, and model routing trade-offs. • Production-grade software engineering fluency (strict typing, testing, async/concurrency, modern toolchain) in Go, Python, or TypeScript, with the ability to ramp into another quickly. • Hands-on experience operating AI workloads on a managed cloud AI platform (AWS Bedrock or Azure AI Foundry), including the identity/secrets model and model access governance. Bedrock preferred given our AWS stack. • Hands-on Terraform experience - able to author and provision new infrastructure independently, not just modify existing modules. • Familiarity with production observability for AI systems: metrics, structured logging for model spend and latency, and evaluation harnesses to detect regressions. • Understanding of HIPAA-style data-handling requirements in a regulated SaaS environment. Prior healthcare experience is a plus, not a requirement.

🏖️ Benefícios

• Inclusive and collaborative work environment where all voices are valued. • Hybrid-friendly office spaces designed to be fun and engaging. • Comprehensive health, vision, and dental coverage. • Benefits begin on your first day. • Generous PTO and company-paid holidays, including flexible floating holidays. • 100% 401(k) employer match up to 6%. • Paid parental leave. • Wellness support, including access to mental health resources.