Engenheiro(a) de Implantação em Campo, Vídeo

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Agosto 25

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

👷🏻‍♀️ Engenheiro

👻 Score fantasma 10%

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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10.000+ funcionários

Fundada em 1971

🤖 Inteligência Artificial

🤝 B2B

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • B2B • SaaS

O Grupo Protege é uma plataforma de dados de treinamento para IA que conecta desenvolvedores de IA a dados de treinamento de alta qualidade e obtidos de forma ética. Ela atende tanto aos desenvolvedores de IA, ao oferecer um acervo amplo e rico de dados para treinamento de modelos, quanto aos detentores de dados, ao permitir que monetizem seus dados mantendo governança e controle. A plataforma busca simplificar de forma significativa o processo de aquisição de dados, facilitando o acesso dos desenvolvedores aos dados de que precisam, com eficiência.

Descrição

• Apoiar a vertical de vídeo da Protege como Engenheiro(a) de Implantação em Campo • Ser responsável pelo sucesso técnico dos clientes de vídeo e desenvolver sistemas reutilizáveis para expansão futura • Trabalhar em parceria com o GM da vertical, as equipes de engenharia de produto e de plataforma, o Data Lab e as equipes comerciais • Transformar os objetivos de desenvolvimento de modelos dos clientes em planos técnicos executáveis, com critérios de aceitação claros • Ser responsável pela implementação e operação dos projetos com clientes, desde a análise de viabilidade até o suporte pós-entrega • Desenvolver ferramentas para caracterizar, medir, descrever, comercializar e realizar o controle de qualidade de datasets brutos de vídeo • Expandir soluções para atender a solicitações de alto volume e solicitações de dados exclusivas • Identificar capacidades da plataforma a partir das solicitações dos clientes e contribuir para seu design e desenvolvimento • Desenvolver o playbook técnico de FDE para vídeo, padrões de qualidade, toolkit reutilizável e roadmap de investimentos em plataforma • Gerenciar solicitações de clientes, novos datasets de parceiros ingeridos e decisões de arquitetura em múltiplas negociações simultâneas • Ter disponibilidade fora do horário comercial quando as negociações estiverem em andamento

🎯 Requisitos

• Mais de 3 anos de experiência como engenheiro(a), incluindo exposição significativa a clientes ou stakeholders técnicos externos • Experiência trabalhando diretamente com dados de mídia, com forte preferência por experiência específica com vídeo • Experiência no desenvolvimento e na operação de sistemas que processam, analisam ou entregam dados em escala • Capacidade de atuação com clientes, incluindo traduzir requisitos ambíguos, comunicar trade-offs e construir confiança com stakeholders técnicos • Experiência comprovada de responsabilidade ponta a ponta, desde a definição inicial do problema até a implementação, validação e suporte • Alta tolerância à ambiguidade e perfil orientado à ação, com discernimento para saber quando investigar mais ou contestar uma solicitação • Conforto com a intensidade e o ritmo de um ambiente dinâmico, incluindo múltiplas prioridades simultâneas e demandas de clientes sensíveis ao tempo • Experiência prática com processamento de vídeo em escala é desejável, incluindo codecs e transcoding, ffmpeg, detecção de cenas, estratégias de amostragem de frames ou medição de qualidade perceptual • Experiência em empresa em estágio inicial ou ambiente semelhante a startup é desejável • Experiência prática com Python e SQL é desejável • Experiência com search, vector embeddings, semantic retrieval ou curadoria de dados assistida por ML é desejável • Experiência na avaliação ou implementação de vision-language models, incluindo a criação do evaluation harness, é desejável • Experiência em engenharia de produto ou forte mentalidade de produto é desejável • Experiência com AWS, Databricks, Dagster ou Vercel é desejável