Engenheiro(a) Sênior de Plataforma de IA

Vaga não está no LinkedIn

🔥 31 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

💵 $36.000 - $46.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🏗️ Engenheiro de Plataforma

👻 Score fantasma 0%

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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wti-labs

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2026

⚡ Energia

🤖 Inteligência Artificial

🤝 B2B

Energy • Artificial Intelligence • B2B

A wti-labs é um venture studio de IA sediado em Houston, Texas, focado na criação de produtos AI-native para o segmento upstream de petróleo e gás. A empresa identifica problemas reais por meio de relacionamentos no setor, desenvolve produtos em parceria com clientes fundadores e os transforma em empresas independentes. Suas áreas de foco incluem supply chain, contabilidade, relacionamento com proprietários, gestão fundiária, produção e operações e serviços para campos de petróleo; o portfólio é intencionalmente limitado a 8 vagas, com várias empresas em stealth/in-build e as demais vagas disponíveis. O studio contrata profissionais full-stack e entrepreneurs-in-residence, além de oferecer parcerias para empresas SaaS já estabelecidas no segmento upstream.

Descrição

• Transformar protótipos desenvolvidos com IA em sistemas seguros de produção executados sobre dados corporativos • Reforçar aplicações Node, React e Postgres com arquitetura, autenticação, testes, observabilidade e CI/CD • Conectar aplicações Node, React e Postgres com segurança ao Databricks e ao Snowflake, dentro de controles de governança e acesso • Projetar APIs e pipelines confiáveis e auditáveis para movimentar dados entre Postgres e Databricks ou Snowflake • Implantar e operar LLMs de pesos abertos em servidores dedicados com GPU, usando vLLM ou mecanismos de inferência similares • Criar pipelines em batch e em tempo real para extração, classificação e sumarização com LLMs em grandes conjuntos de dados • Manter dados sensíveis em ambientes controlados usando isolamento de rede, criptografia, gerenciamento de secrets e logs de auditoria • Monitorar utilização de GPU, throughput, latência e custos, dimensionando adequadamente a infraestrutura à medida que as cargas de trabalho crescem • Estabelecer padrões de produção para protótipos desenvolvidos com IA e documentar a arquitetura • Trabalhar diretamente com a equipe de liderança sênior e com equipes integradas de dados

🎯 Requisitos

• Mais de 6 anos de experiência profissional em engenharia de software, incluindo responsabilidade em nível sênior por sistemas de produção • Sólida experiência em backend com Node.js (TypeScript é preferível): APIs, serviços e autenticação • Sólida experiência com React na criação de front ends de produção • Experiência avançada com PostgreSQL: modelagem de schemas, otimização de queries e migrações • Experiência prática em produção com Databricks (por exemplo, Unity Catalog, Delta Lake e Databricks SQL) • Experiência prática em produção com Snowflake (por exemplo, Snowpark, secure views e controle de acesso baseado em funções) • Experiência na implantação e disponibilização de LLMs em infraestrutura com GPU, incluindo otimização de throughput e memória • Sólidos fundamentos de segurança para dados sensíveis: controle de acesso, criptografia, isolamento de rede e gerenciamento de secrets • Linux, Docker e pelo menos uma das principais clouds (AWS, Azure ou GCP) • Facilidade para revisar e refatorar código gerado por IA e utilizar ferramentas de coding com IA • Inglês profissional, escrito e falado, para o trabalho diário com uma equipe sediada nos EUA • Kubernetes, incluindo cargas de trabalho com GPU • Infrastructure as code (Terraform ou similar) • Retrieval-augmented generation (RAG) e busca vetorial, como pgvector, Databricks Vector Search ou Snowflake Cortex Search • Databricks Mosaic AI Model Serving, Snowflake Cortex ou Snowpark Container Services • Quantização de modelos e otimização de inferência • Processamento de documentos em larga escala: OCR, extração de entidades e classificação • Experiência em setores regulados ou com dados sensíveis, como finanças, saúde, energia ou governo • Certificações Databricks ou Snowflake (SnowPro)

🏖️ Benefícios

• Trabalho remoto • Salário competitivo, compatível com a experiência • Ambiente de trabalho flexível

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