Senior AI Engineer

🕒 Setembro 8

🌐 Reino Unido, Alemanha, +4 outros países – Remoto

🇬🇧 Reino Unido – Remoto (RU) 🇩🇪 Alemanha – Remoto 🇮🇪 Irlanda – Remoto 🇳🇱 Holanda – Remoto 🇵🇹 Portugal – Remoto 🇪🇸 Espanha – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

🇬🇧 Patrocina Visto de Trabalhador Qualificado UK

Esta empresa já patrocinou vistos de Trabalhador Qualificado do Reino Unido no passado.

👻 Score fantasma 10%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.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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Typeform

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2012

📣 Marketing

💼 Consultoria

🏥 Saúde

Marketing • Consulting • Healthcare

Typeform é um construtor de formulários online versátil que permite às empresas criar formulários, pesquisas e questionários envolventes e fáceis de usar. Com foco na entrega de uma experiência superior ao usuário, Typeform projeta formulários que quebram o molde utilizando designs de marca, conteúdo em vídeo e questionamentos dinâmicos que se adaptam com base em respostas anteriores. Ideal para profissionais de marketing B2B, Typeform não apenas facilita a coleta de dados, mas também oferece análise de IA para derivar insights dos dados dos clientes, auxiliando as empresas a tomarem decisões mais informadas. Typeform integra-se perfeitamente com diversos aplicativos, fornecendo soluções robustas e dinâmicas para equipes de marketing, pesquisa, recursos humanos e sucesso do cliente.

Descrição

• Design, build, and deploy generative AI capabilities across Typeform’s products • Develop applications using large language models, RAG, vector search, and agentic systems • Build services and APIs for integrating AI capabilities into customer experiences • Turn prototypes into reliable production systems with measurable performance and quality • Design and operate machine learning services and workflows using Python, Docker, Kubernetes, and AWS • Build batch and real-time processing pipelines using technologies such as Kafka and Airflow • Design vector-database solutions for retrieval, recommendations, personalisation, and semantic search • Manage experiments, model versions, registries, and deployments with MLflow • Build automated evaluation pipelines and benchmarks for generative AI quality • Evaluate retrieval strategies including chunking, embeddings, context selection, and reranking • Monitor production AI systems and improve quality, performance, reliability, scalability, and cost efficiency • Create safeguards protecting customer data and reducing unexpected behavior • Establish reusable AI engineering patterns and technical standards • Partner with Product, Engineering, Data Science, Data Engineering, and Analytics teams • Turn experiments and models into reliable production services • Contribute to technical planning and shape Typeform’s AI direction • Share technical knowledge and support other engineers

🎯 Requisitos

• At least four years of experience building and deploying machine learning or AI systems in production • Strong Python and software engineering skills • Experience building production services using Python frameworks such as FastAPI • Practical experience developing generative AI applications using large language models, RAG, tool use, or agentic systems • Experience with frameworks such as PyTorch, LangChain, LangGraph, or similar technologies • Strong understanding of enterprise RAG systems, including chunking, embeddings, retrieval, reranking, evaluation, and monitoring • Experience creating automated evaluations for generative AI applications • Experience with AWS, Docker, Kubernetes, Terraform, and continuous integration and deployment practices • Experience using AWS SageMaker or AWS Bedrock • Experience with Kafka, vector databases, or technologies used for real-time and high-dimensional data processing • Experience managing machine learning workflows using MLflow • Experience monitoring production systems with tools such as Datadog or OpenSearch • Ability to balance quality, speed, reliability, scalability, and cost in technical decisions • Strong communication skills and experience collaborating with Product, Engineering, and Data teams

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