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Engenheiro(a) de IA Aplicada
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Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a ActAI
Existem mais de 5 bilhões de usuários utilizando aplicativos básicos hoje em dia, como e-mail, notas, tarefas, calendário, e eles não são nativos de IA. Nossa missão é construir aplicativos proativos para qualquer pessoa no mundo, que não está acostumada com prompts complexos. Nosso objetivo é trazer inteligência para conversas, recados, organização e fluxos de trabalho, com o mínimo ou nenhum prompt.
Nosso produto foca em alcançar alta confiabilidade para fluxos de trabalho de longa duração, contexto persistente e conclusão de tarefas do mundo real. Acreditamos que os produtos reduzirão significativamente as alucinações.
Nosso objetivo é organizar a vida de qualquer pessoa, permitindo que todos nós gastemos tempo em coisas valiosas e significativas.
O Papel
Como Engenheiro(a) de IA Aplicada, você transformará as capacidades do modelo em comportamento real do produto. Você será responsável por problemas de ponta a ponta, desde a modelagem do comportamento do modelo, até a construção dos sistemas ao redor dele, garantindo que ele funcione de forma confiável em produção.
Esta função está na intersecção de machine learning, sistemas e produto, com foco em fazer a IA realmente funcionar para os usuários, não apenas em demonstrações, mas no uso do mundo real.
Como Trabalhamos
Os melhores produtos do mundo hoje foram construídos por equipes pequenas e de classe mundial. Tomamos decisões coletivamente, avançamos em alta velocidade, buscando um equilíbrio entre entregar trabalho de alta qualidade e aprender. Juntar-se à nossa equipe requer a capacidade de trazer estrutura, exercer julgamento e executar de forma independente. Nosso objetivo é colocar em mãos de nossos usuários um produto de IA verdadeiramente mágico.
Foco
- Construir e lançar funcionalidades de IA de ponta a ponta (modelo → sistema → experiência do usuário)
- Projetar e iterar em prompts, ferramentas, memória e fluxos de trabalho de agentes
- Transformar saídas brutas do modelo em comportamentos estruturados, confiáveis e previsíveis
- Depurar problemas em todo o full stack (modelo, orquestração, infraestrutura, UX)
- Otimizar para latência, custo e confiabilidade em produção
- Desenvolver frameworks de avaliação leves para medir o desempenho no mundo real
- Trabalhar em estreita colaboração com produto e engenharia para traduzir problemas ambíguos em sistemas funcionais
Requisitos mínimos
Stack Tecnológico
- Python
- PyTorch / JAX
- LLMs (APIs estilo OpenAI, LLaMA, Qwen, etc.)
- Inferência / serving (ex: vLLM)
- Vector DB
Experiência Ideal
- Forte base em machine learning e arquiteturas modernas de redes neurais.
- Experiência prática com treinamento, fine-tuning ou implantação de modelos de ML
- Capacidade de escrever código limpo e de qualidade de produção
- Conforto em trabalhar em diferentes camadas de abstração (modelo → infraestrutura → produto)
- Fortes habilidades de resolução de problemas em ambientes ambíguos e de rápida evolução
- Viés para entrega, iteração e melhoria contínua
Processo de Entrevista
Resultados
- Modelos de ML em produção atendem às metas esperadas de precisão, latência e confiabilidade.
- Problemas em produção são identificados rapidamente, depurados de forma eficaz e as causas raiz são abordadas.
- Pipelines de dados, loops de treinamento e sistemas de inferência são robustos, reproduzíveis e fáceis de manter.
- Colabora efetivamente com equipes de engenharia, produto e pesquisa para entregar funcionalidades confiáveis com base em ML.
- Iterações em modelos e sistemas são impulsionadas por sinais do mundo real e melhorias mensuráveis.
Processo de Entrevista
Se parecer haver um encaixe, entraremos em contato para agendar 3, mas não mais que 4 entrevistas.
As candidaturas são avaliadas por membros de nossa equipe técnica. As entrevistas serão conduzidas por meio de reuniões virtuais e/ou presenciais.
Valorizamos a transparência e a eficiência, portanto, espere uma decisão rápida. Se você demonstrou as habilidades e a mentalidade excepcionais que procuramos, estenderemos uma oferta para se juntar a nós. Esta não é apenas uma oferta de emprego; é um convite para fazer parte de uma equipe que está trazendo a IA para trazer benefícios práticos para bilhões de pessoas globalmente.
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