Staff AI Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 21

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

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

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🤖 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

• Shape the technical direction of Research Flow and Typeform’s broader AI systems • Partner with Product and Engineering leaders to define technical direction and delivery priorities • Lead architecture for AI-assisted study design, adaptive conversations, and research synthesis • Own complex AI engineering problems from exploration through production delivery • Design and build generative AI applications using LLMs, RAG, vector search, tool use, and agentic systems • Build reusable AI services and APIs for product teams • Guide machine learning service and workflow architecture using Python, Docker, Kubernetes, and AWS • Design reliable batch and real-time processing pipelines using Kafka and Airflow • Improve experiment, model version, registry, and deployment management using tools such as MLflow • Define evaluation strategies, benchmarks, release criteria, and production monitoring for generative AI • Improve retrieval quality through chunking, embeddings, context selection, and reranking • Build security, privacy, and safeguards against unexpected model behavior into system design • Establish reusable standards for building, evaluating, deploying, and operating AI systems • Mentor engineers and support technical leads • Collaborate with Product, Engineering, Data Science, Data Engineering, and Analytics teams to connect technical work to customer outcomes

🎯 Requisitos

• Significant experience building and operating machine learning or AI systems in production, with technical leadership beyond individual projects • Track record leading complex, cross-team engineering initiatives from ambiguous requirements to measurable production outcomes • Strong Python and software engineering skills • Experience designing production services and APIs using frameworks such as FastAPI • Practical experience building generative AI applications using large language models, RAG, tool use, or agentic systems • Strong understanding of enterprise RAG systems, including retrieval architecture, chunking, embeddings, reranking, evaluation, and monitoring • Experience defining evaluation approaches and using evidence to guide model, architecture, and release decisions • Experience with PyTorch, LangChain, LangGraph, or similar technologies • Strong experience with AWS, Docker, Kubernetes, Terraform, and CI/CD practices • Familiarity with AWS SageMaker or AWS Bedrock • Experience with event-driven processing, vector databases, and ML lifecycle tools such as Kafka and MLflow, or comparable technologies • Experience establishing observability and diagnosing production issues using Datadog or OpenSearch • Ability to balance delivery speed, quality, reliability, scalability, security, and cost • Ability to influence technical decisions across teams without formal authority • Experience mentoring engineers and improving team effectiveness

🏖️ Benefícios

• Fully remote by design • Equal-opportunity employer committed to diversity and non-discrimination • Collaborative culture grounded in respect, transparency, and trust

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

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