AI Platform Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Outubro 29, 2025

🌐 Índia, Estados Unidos, +2 outros países – Remoto

🇮🇳 Índia – Remoto 🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA) 🇨🇦 Canadá – Remoto 🇸🇬 Singapura – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🏗️ Engenheiro de Plataforma

👻 Score fantasma 53%

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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201 - 500 funcionários

Fundada em 2012

💼 Consultoria

🛡️ Seguros

💸 Finanças

💰 $50.000.000 Series E em 2018-06

Consulting • Insurance • Finance

Tandems é uma plataforma de inteligência artificial focada em finanças, oferecida como SaaS, que fornece inteligência artificial verticalizada, compatível e segura para bancos, gestores de patrimônio e seguradoras. O produto oferece conversas guiadas por IA, colaboração em tempo real e fluxos de trabalho durante reuniões, onboarding automatizado, captura de ativos, monitoramento e contato, além de pré-integrações com os principais sistemas financeiros para otimizar os fluxos de trabalho dos consultores e as experiências dos clientes. A Tandems enfatiza a confiabilidade, conformidade regulatória (por exemplo, Reg BI, ERISA), forte privacidade e segurança (SOC 2 Tipo II, AES-256) e rápida implantação em produção.

Descrição

• Design and build the core AI platform services that power advisor-facing features such as intelligent insights, meeting summaries, and next-step recommendations. • Develop and maintain retrieval-augmented generation (RAG) and semantic search pipelines that allow our models to access and reason over financial data securely and efficiently. • Integrate foundation models (OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Azure OpenAI, or open-source alternatives) into scalable microservices and APIs. • Create and manage prompt orchestration and versioning frameworks to support consistent and reliable AI responses across products. • Develop evaluation, monitoring, and observability systems to ensure AI quality, compliance, and performance in production. • Optimize inference performance, latency, and cost through model routing, caching, and fine-tuning strategies. • Collaborate closely with product teams to enable new AI capabilities and ensure that AI outputs align with financial domain standards and regulations. • Stay current with LLM and agentic technology advancements and help shape how Tandems applies them to real-world advisor workflows.

🎯 Requisitos

• 4+ years of software engineering experience with production systems • Strong proficiency in Python and hands-on experience with LLM application frameworks (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, or DSPy) • Proven experience building agent workflows and orchestrating multi-step AI processes • Deep understanding of foundation model APIs (OpenAI, Anthropic, Google AI, AWS Bedrock, Azure OpenAI, or open-source models via Replicate/Hugging Face) • Experience with prompt engineering, including techniques like few-shot learning, chain-of-thought, and prompt chaining • Hands-on experience implementing RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems with vector databases • Building autonomous and semi-autonomous agent systems that can plan, use tools, and execute multi-step tasks • Implementing tool-calling and function-calling patterns with LLMs • Creating agent memory systems (conversation history, long-term memory, knowledge bases) • Orchestrating multi-agent systems or agent handoffs • Experience with agent evaluation, debugging, and observability (using tools like LangSmith, Weights & Biases, or custom solutions) • Managing different foundation models for specific tasks (routing between models based on complexity/cost/speed) • Implementing streaming responses and real-time user interactions • Handling context window management and conversation pruning strategies • Building fallback and error recovery mechanisms for AI systems • Cost optimization and rate limit management across multiple model providers

🏖️ Benefícios

• Tax-friendly Compensation • Liberal Leave Policy • Medical cover for the family, including parents • Quarterly Wellness Benefit • WFH Allowance • Mobile/Internet subsidy (for smooth WFH experience) • Employee Referral Program • Employee Recognition Program • And more!