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Engenheiro de IA Staff

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Resumo da Vaga

Esta função de Engenheiro de IA Staff situa-se na interseção da arquitetura de sistemas de IA e engenharia de produto full-stack dentro da organização de Engenharia de IA e ML da CMG. A pessoa nesta posição será a âncora técnica para a camada de IA agentica do CreateOS, sendo responsável pelo design, implementação e confiabilidade contínua dos recursos baseados em LLM e da infraestrutura de agentes que operam em toda a plataforma.

No dia a dia, esta função abrange três áreas: construir e escalar a plataforma de agentes (orquestração, pipelines de RAG, memória, roteamento, guardrails); entregar recursos de IA em produção de ponta a ponta, desde o modelo de dados até a UI; e atuar como a principal voz técnica junto aos stakeholders de Produto, M&A, A&R e Marketing. Diferente de uma função de pesquisa ou prototipagem, o nível aqui é de produção — sistemas que atendem usuários reais em escala, com as expectativas de observabilidade e confiabilidade de um software crítico para a receita.

Além da contribuição individual, este engenheiro ajudará a definir os padrões arquiteturais e de desenvolvimento que a equipe de IA mais ampla seguirá, mentorando o Engenheiro de ML, moldando ferramentas e primitivas, e representando a Engenharia de IA em fóruns multifuncionais e executivos. É uma posição de alta autonomia para alguém que se sente confortável em decidir o que construir e por que, não apenas como.

O candidato ideal traz 6+ anos de experiência em engenharia de software, sendo pelo menos 3 deles com atuação prática em IA agentica de produção ou sistemas de LLM, além de profunda fluência em arquiteturas de RAG, frameworks de avaliação e práticas modernas de desenvolvimento nativo em IA.

Responsabilidades

Plataforma de Agentes e Sistemas de LLM

  1. Arquitetar agentes de IA e os padrões de orquestração, uso de ferramentas, memória e roteamento que eles compartilham, construindo uma plataforma de agentes coesa para o CreateOS
  1. Projetar pipelines de RAG, arquiteturas de recuperação e busca semântica fundamentadas em dados estruturados do CreateOS (contratos, declarações de royalties, metadados de catálogo, termos de negociação)
  1. Definir guardrails, avaliação, observabilidade e padrões de interação humana (human-in-the-loop) para que os sistemas agenticos sejam implementados com segurança e permaneçam mensuráveis
  1. Conduzir escolhas de modelos, prompts e uso de ferramentas, incluindo trade-offs de custo e latência em escala de produção
  1. Integrar LLMs de fronteira (OpenAI, Anthropic) e modelos de código aberto selecionados em recursos voltados ao usuário em todos os módulos do CreateOS

Parceria com Stakeholders e Requisitos

  1. Colaborar com stakeholders de Produto, M&A, A&R e Marketing para transformar necessidades de negócio ambíguas em recursos de IA bem definidos
  1. Conduzir conversas de descoberta com usuários internos para validar o problema antes de comprometer investimentos de engenharia
  1. Traduzir requisitos não técnicos em especificações técnicas claras; expor trade-offs (custo, latência, precisão, escopo) de forma antecipada e explícita
  1. Negociar escopo, prazos e critérios de aceitação com parceiros multifuncionais
  1. Demonstrar o trabalho em progresso regularmente; iterar com base no feedback real do usuário em vez de requisitos presumidos
  1. Documentar decisões e fundamentos para que os stakeholders permaneçam alinhados em iniciativas de longa duração

Engenharia de Produção

  1. Entregar recursos nativos de IA full-stack de ponta a ponta — interfaces de chat, ferramentas de copilot, superfícies de automação de fluxo de trabalho — desde o modelo de dados até a UI
  1. Implantar e manter serviços de IA em produção com as expectativas de confiabilidade, observabilidade e desempenho de um sistema crítico para a receita
  1. Manter CI/CD, padrões de teste e qualidade de código para a camada de aplicação de IA
  1. Colaborar com a Engenharia de Dados para consumir pipelines internos (dbt, Airflow), feeds de terceiros (DSPs, distribuidores) e fluxos orientados a eventos em superfícies de produto

Direção Técnica e Influência

  1. Conduzir decisões de arquitetura para a camada de aplicação de IA em colaboração com o VP de Engenharia de IA e ML
  1. Ajudar a moldar os padrões, primitivas e ferramentas que a equipe utiliza, para que futuras contratações integrem-se rapidamente e entreguem com segurança
  1. Mentorar o Engenheiro de ML e futuras contratações de IA; elevar o nível de revisão de código, documentos de design e rigor de avaliação
  1. Representar a engenharia de IA em fóruns multifuncionais com stakeholders de produto, dados e executivos
  1. Comunicar trade-offs claramente para públicos de engenharia, produto e negócios

Qualificações

  1. 6+ anos de experiência em engenharia de software com histórico de entrega de sistemas em produção
  1. 3+ anos de atuação prática na construção de IA agentica de produção ou sistemas baseados em LLM — não protótipos, não demos, sistemas atendendo usuários reais
  1. Propriedade técnica demonstrada de um sistema ou plataforma não trivial — você foi a pessoa responsável pela arquitetura, não apenas o implementador
  1. Proficiência profunda em uma linguagem backend (Python ou Node.js) e fluência de trabalho em um framework frontend moderno (React, Next.js)
  1. Forte experiência com sistemas de RAG, bancos de dados vetoriais e recuperação baseada em embeddings — incluindo trade-offs de design (chunking, busca híbrida, reranking, frescor dos dados)
  1. Experiência em projetar frameworks de avaliação para sistemas de LLM — qualidade de saída, detecção de alucinação, testes de regressão, avaliação offline + online
  1. Experiência em projetar e documentar APIs RESTful
  1. Proficiência em bancos de dados relacionais (PostgreSQL); confortável escrevendo e otimizando SQL
  1. Sólida compreensão de conteinerização (Docker), Kubernetes e CI/CD
  1. Proficiência com ferramentas de desenvolvimento nativas em IA (Cursor, Claude Code)
  1. Capacidade de operar com alta autonomia e ambiguidade — você decide o que construir e por que, não apenas como

Faixa Salarial

$190,000 - 210,000 USD / ano

A remuneração final dentro desta faixa será determinada com base na experiência, habilidades e adequação geral do candidato à função.

Detalhes

  1. Deve ser capaz de comparecer presencialmente no escritório de Hollywood 2-3 vezes por semana
  1. As entrevistas serão uma combinação de virtual e presencial em nosso escritório de Hollywood.

Política de Oportunidade Justa

De acordo com a Portaria de Oportunidade Justa do Condado de Los Angeles, consideraremos a contratação de candidatos qualificados com antecedentes criminais. Avaliamos os candidatos com base em suas qualificações e na natureza da infração em relação ao cargo para o qual estão se candidatando.

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