Human Data Architect

🕒 Julho 28

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 35%

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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Surge AI

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2020

🤖 Inteligência Artificial

🔌 API

☁️ SaaS

💰 $25.000.000 Series A em 2020-07

Artificial Intelligence • API • SaaS

A Surge AI é uma empresa que fornece dados de treinamento de alta qualidade e soluções de rotulagem de dados para equipes de aprendizado de máquina. Ela oferece uma plataforma SaaS, orientada por API, que combina anotação com intervenção humana, controle de qualidade e ferramentas para coletar, validar e gerenciar conjuntos de dados, acelerando o desenvolvimento de modelos e melhorando o desempenho dos mesmos.

Descrição

• Architect end-to-end data workflows — from task design through quality assurance and delivery — ensuring each stage produces data that is well-structured for its post-training purpose (e.g., SFT, RL, model evaluation). • Design collection structures and task frameworks that translate what clients need from a model into concrete, scalable data generation processes. • Build and monitor data quality frameworks that catch problems before they reach the client. • Partner with engineering and product teams to improve data pipelines, identifying where structural or methodological changes can improve throughput without sacrificing quality. • Translate patterns in data quality and project structure into actionable insights that inform project design, client deliverables, and product development.

🎯 Requisitos

• Experience designing human data collection at scale — e.g., in computational cognitive science, HCI, crowdsourcing research, or a similar field where you've thought carefully about how to get reliable signal from human participants. • Familiarity with ML post-training paradigms (e.g., SFT, RL) and a working intuition for how data quality decisions map onto model outcomes. • Strong technical skills with the ability to work across data pipelines, not just analyze endpoints. • Systems-level thinking — you understand how task design choices propagate into training data and you design accordingly. • Excellent communication skills — you can explain measurement concepts to engineers and engineering constraints to researchers.

🏖️ Benefícios

• Competitive salary • Flexible working hours • Professional development budget • Home office setup allowance • Global team events