Canadá
Global Relay
Axya
Lead AI Engineer
Canadá
Montreal, Quebec, Canada
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Visão Geral da Função
Nosso produto é tão bom quanto a IA por trás dele. Como Lead AI Engineer, você será responsável pela direção técnica e pela qualidade dos sistemas de IA da Axya: como eles raciocinam sobre dados corporativos complexos, como medimos se estão corretos e como entregamos melhorias com segurança para a produção.
Você se reportará ao CTO e trabalhará em estreita colaboração com as equipes de Produto, Customer Success e com os engenheiros que desenvolvem nossa plataforma e integrações. Você atuará diretamente no código e também elevará o nível técnico da equipe por meio de arquitetura, avaliação, revisão de código e mentoria. À medida que a equipe crescer, seu escopo poderá crescer junto.
Suas Responsabilidades
- A arquitetura da camada de IA da Axya: fluxos de trabalho de agentes e LLM, recuperação de dados, uso de ferramentas e como eles se conectam aos dados de ERP e compras dos clientes.
- Avaliação e qualidade: construir os frameworks de avaliação, conjuntos de testes e monitoramento que nos dizem se o copiloto é preciso, confiável e se está melhorando. Seja a pessoa que pode dizer "isso está pronto" e provar.
- Entrega em produção: levar funcionalidades de IA do protótipo a sistemas de produção confiáveis, observáveis e com controle de custos.
- Decisões sobre modelos e ferramentas: escolher, comparar e evoluir modelos, fornecedores e frameworks, equilibrando qualidade, latência, custo e restrições de dados dos clientes.
- Confiabilidade e segurança de nível corporativo: trabalhar com o CTO e o líder de segurança para atender às expectativas corporativas sobre tratamento de dados, controle de acesso, privacidade e auditabilidade.
- Padrões técnicos e mentoria: definir práticas de engenharia para o desenvolvimento de IA e orientar outros engenheiros em IA aplicada.
- Fechar o ciclo com os clientes: transformar o uso real pelos clientes e casos de falha na próxima rodada de melhorias.
O Que Buscamos
Obrigatório
- Experiência em colocar sistemas baseados em LLM ou impulsionados por ML em produção, com usuários reais e consequências reais, não apenas protótipos.
- Fundamentos sólidos de engenharia de software: fluência em Python e conforto na construção e operação de serviços backend.
- Experiência prática com os blocos de construção fundamentais da IA aplicada: prompting e uso de ferramentas, recuperação de dados, orquestração de agentes e fluxos de trabalho, e avaliação.
- Bom julgamento técnico: você consegue fazer concessões de arquitetura, explicá-las claramente e assumir o resultado.
- Liderança técnica: definir direção, revisar o trabalho de outros, mentorar ou liderar projetos, mesmo sem subordinados diretos.
- Comunicação clara tanto com engenheiros quanto com partes interessadas não técnicas.
Não exigimos um número específico de anos, diploma ou histórico de empregador específico. Nós nos importamos com o que você construiu e o que isso alcançou.
Altamente Desejável
- Experiência com produtos corporativos ou B2B onde confiabilidade, segurança e confiança do cliente são inegociáveis.
- Experiência com dados estruturados complexos de sistemas de ERP, cadeia de suprimentos, compras, finanças ou operações.
- Experiência na construção de ferramentas de avaliação e observabilidade para sistemas não determinísticos.
- Experiência em um ambiente de estágio inicial ou de alto crescimento, ou evidência de construir algo do zero.
- Experiência no gerenciamento de custos, latência e concessões de seleção de modelos em escala.
Diferencial
- Experiência em fine-tuning ou adaptação de modelos.
- Experiência nos domínios de manufatura, compras ou cadeia de suprimentos.
- Familiaridade com expectativas de segurança e conformidade corporativa (SOC 2, residência de dados, etc.).
- Fluência em francês.
Expectativas sobre IA e Tecnologia
Você usará IA para construir IA. Esperamos que você utilize assistentes de codificação, avaliação automatizada, geração de testes sintéticos e fluxos de trabalho agenticos para avançar mais rápido e elevar a qualidade, enquanto aplica seu próprio julgamento sobre o que confiar. Nós nos importamos com como você multiplica sua própria produção e a da equipe, não quais ferramentas específicas você prefere. Também esperamos que você mantenha uma visão clara dos riscos: alucinação, vazamento de dados, desvio (drift) e custo.
Como é o Sucesso
Após 30 dias
- Você entende a arquitetura atual, os principais casos de uso dos clientes e onde a IA falha hoje.
- Você entregou pelo menos uma melhoria ou correção significativa.
- Você tem uma avaliação por escrito dos maiores riscos e oportunidades técnicas.
Após 90 dias
- Um framework de avaliação de base está em vigor e é usado nas decisões de lançamento.
- Você liderou a entrega de uma grande funcionalidade de IA ou rearquitetura para produção.
- Qualidade, latência e custo são medidos e visíveis para a equipe.
Após 6 a 12 meses
- A precisão e a confiabilidade nos fluxos de trabalho principais dos clientes melhoraram por uma margem mensurável.
- Um roteiro de engenharia de IA é co-gerenciado com Produto e o CTO.
- Práticas repetíveis (avaliações, processo de lançamento, observabilidade) são seguidas por outros engenheiros.
- Se a contratação começar, você definiu o perfil e o nível de exigência para as próximas contratações de IA e ML.
Por que se juntar à Axya
- 🏖 Política de férias ilimitadas: porque acreditamos no equilíbrio.
- 🏥 Seguro saúde abrangente: seu bem-estar é importante.
- 🕒 Horário de trabalho flexível: resultados importam mais do que horas.
- 🏡 100% remoto: faça o trabalho onde preferir.
- 🚀 Faça parte de uma equipe colaborativa e de alto impacto, gerando mudanças reais em um setor tradicional.
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