Senior Backend Engineer – AI Platform

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Março 20

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔙 Engenheiro Backend

👻 Score fantasma 47%

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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Virtasant

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51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

🏢 Corporativo

🤝 B2B

Consulting • Enterprise • B2B

A Virtasant é uma empresa de serviços e otimização em cloud que ajuda empresas a migrarem para, gerenciarem e construírem em plataformas de nuvem pública. Eles combinam uma plataforma proprietária de automação com serviços gerenciados e expertise em FinOps para reduzir custos na nuvem (alegando economias médias superiores a 50%), apoiar programas de Cloud FinOps e oferecer engajamentos baseados em resultados ao invés de cobrança por hora ou por assento. A Virtasant também fornece orientação em IA empresarial e faz parceria com grandes provedores de nuvem (AWS, Google Cloud, Azure) para oferecer migração, otimização e operações gerenciadas 24/7.

Descrição

• Design and build backend-heavy platform features for our platform • Productionalise AI-enabled capabilities (e.g. anomaly detection, recommendations, agent-based workflows) • Implement AI thoughtfully across the entire SDLC - prototyping, testing, iteration, and deployment • Collaborate closely with Product to turn vision into shipped features • Identify blockers early, communicate clearly, and iterate fast • Help shape engineering standards and patterns as the product matures • Design systems that support model evaluation, prompt/version management, and deterministic fallbacks to ensure AI-driven features are observable, testable, and production-safe • Build AI features with explicit evaluation criteria, feedback loops, and guardrails (accuracy, latency, cost, and explainability) so models improve predictably over time • Success in the first 6–12 months looks like: 2+ production-ready features shipped. Tangible progress towards operating as a smart intelligence platform. Clear, repeatable engineering patterns for AI-enabled development. Utilize lightweight but rigorous AI engineering practices (evaluation harnesses, rollout strategies, and rollback mechanisms) that allow the platform to scale AI features safely and repeatedly.

🎯 Requisitos

• 8+ years professional software engineering experience • Strong backend engineering background (full-stack a plus, not required) • Hands-on experience building on AWS • Strong proficiency in Python (Java/C++ acceptable as secondary languages) • Demonstrated experience using AI in real production systems (not just experimentation - clear, repeatable patterns) • Comfortable working in ambiguity with product-led direction • Ability to architect backend services that support asynchronous workflows, event-driven pipelines, and AI agents that operate over time rather than single request/response cycles • Comfort articulating why certain AI approaches were not used, including trade-offs around latency, explainability, data availability, or long-term maintainability.

🏖️ Benefícios

• High ownership • Product focus • AI-First • Opportunity to own and shape technical delivery at scale • Exposure to broader cloud optimisation and consulting initiatives over time

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