Estados Unidos
Anduril Industries
Inspira Financial
Engenheiro de Software Líder em IA (Remoto)
Estados Unidos
Oak Brook, Illinois, United States
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
O Engenheiro de Software Líder em IA se reportará ao Diretor Sênior do Centro de Excelência em IA, no Departamento de Tecnologia. Esta função é de construção prática em toda a base de engenharia de IA da empresa, incluindo o roteador semântico, hospedagem de modelos e ferramentas de suporte, o gateway de IA corporativo e a camada de operações de IA usada em todo o negócio. A função constrói conforme a arquitetura e os padrões definidos pela liderança técnica do CoE e contribui com sugestões de design para ajudar a moldá-los. As principais responsabilidades incluem construir e operar a plataforma de IA compartilhada e a camada de roteamento semântico; fazer parceria com a AI-Ops em monitoramento, avaliação e diretrizes de governança; construir padrões de integração de IA seguros e compatíveis para um ambiente de serviços financeiros regulamentado; construir e escalar pipelines agenticos e orquestração multi-agente; entregar serviços de IA em produção para funções de negócios habilitadas pelo CoE; construir componentes reutilizáveis para as arquiteturas de referência do CoE; avaliar a economia unitária das cargas de trabalho de IA; prototipar capacidades emergentes de IA; orientar engenheiros em todo o CoE e equipes parceiras; e fazer parceria com as equipes de segurança, risco, conformidade e governança de dados. Esta função não possui subordinados diretos.
- Construir e operar a plataforma de IA compartilhada para a empresa, incluindo dados semânticos centrais, modelos, ferramentas de suporte e capacidades de hospedagem usadas em casos de uso de desenvolvedores e personalização de produtos.
- Construir roteamento inteligente de solicitações usando análise semântica e lógica determinística para direcionar solicitações para o LLM, ferramenta interna ou pool agentico mais adequado, usando custo, latência e privacidade como critérios de roteamento.
- Fazer parceria com a AI-Ops para habilitar relatórios baseados em métricas, monitoramento de qualidade, desempenho e desvio em sistemas ativos, construir ferramentas de avaliação de modelos e apoiar diretrizes de governança para o uso seguro de IA em escala.
- Construir padrões de integração de IA seguros e compatíveis, apropriados para um ambiente de serviços financeiros regulamentado.
- Construir e ajudar a escalar pipelines agenticos e orquestração multi-agente em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, desde o piloto até a capacidade de engenharia medida entre as equipes de produto.
- Entregar serviços de IA em produção que suportem inteligência documental e adjudicação de sinistros, autoatendimento conversacional e de voz, inteligência de chamadas, detecção de fraudes e anomalias, e monitoramento regulatório.
- Construir componentes reutilizáveis e padrões alinhados às arquiteturas de referência do CoE para que outras equipes e consultores internos possam construir soluções de IA sem precisar reconstruir a base.
- Avaliar a economia unitária para cargas de trabalho de IA, incluindo custo por transação, gastos com tokens e inferência, orçamentos de latência e análise que suporte decisões de construir versus comprar e auto-hospedar versus fornecedor.
- Identificar e prototipar capacidades emergentes de IA relevantes para o roteiro de negócios e tecnologia, com uma abordagem clara de blocos de construção para escalabilidade.
- Construir picos de viabilidade rápidos e focados e usá-los para construir componentes fundamentais que escalam com as equipes por meio de uma transição clara.
- Liderar sessões de aprendizado contínuo aplicado e trabalhar diretamente em par com equipes de engenharia em novos métodos de desenvolvimento e adoção de protótipos ou padrões.
- Treinar consultores de IA internos e a rede de treinamento sobre padrões e normas do CoE para escalar a capacidade de entrega de IA além do CoE.
- Orientar engenheiros de Software I, II e de nível Sênior em todo o CoE e equipes parceiras, participar de revisões de design de IA e ajudar a resolver problemas complexos de agentes e integração ao lado de engenheiros de nível Principal.
- Fazer parceria com equipes de segurança, risco, conformidade e governança de dados para apoiar a entrega de IA segura e compatível.
Qualificações
Educação e Experiência
Mínimo exigido:
- Bacharelado em Ciência da Computação
- 7+ anos construindo e operando software em produção, incluindo 2+ anos entregando IA, LLM ou sistemas de ML em produção, com histórico de construção e entrega de componentes de uma plataforma em escala corporativa.
Habilidades e Capacidades
- Construção e operação de fluxos de trabalho agenticos em produção como máquinas de estado, incluindo lógica de ramificação, caminhos de repetição e recuperação, e controle preciso sobre o fluxo de processos de várias etapas.
- Design de sistemas multi-agente, incluindo atribuição e coordenação de funções, padrões de conversão entre agentes e loops de execução de código para resolução iterativa de problemas.
- Fluência profunda em ambientes de desenvolvimento assistidos por IA, como GitHub Copilot, Claude Code ou ONA, com experiência em ajudar equipes a adotá-los e medir seu impacto.
- Roteamento semântico e orquestração de modelos, incluindo análise de intenção baseada em embeddings, lógica de fallback determinística e seleção de modelos baseada em políticas entre vários provedores com base em critérios de custo, latência e privacidade.
- Experiência com API e integração em padrões REST, orientados a eventos e MCP, incluindo a integração de IA em sistemas de registro e plataformas de fluxo de trabalho.
- Observabilidade e AI Ops para sistemas não determinísticos, incluindo rastreamento distribuído, análise comportamental, métricas de uso e qualidade, detecção de desvio e telemetria de custo e latência para relatórios executivos.
- Engenharia consciente de segurança com experiência comprovada no tratamento de PII e dados sensíveis, incluindo criptografia, gerenciamento de segredos, acesso com privilégio mínimo e trilhas de auditoria em um ambiente regulamentado.
- Experiência em hospedagem e serviço de modelos, incluindo implantação de modelos auto-hospedados ou de pesos abertos, otimização de inferência e padrões de gateway ou proxy à frente de vários modelos.
- Engenharia de avaliação e confiabilidade para sistemas probabilísticos, incluindo ferramentas de avaliação, conjuntos de dados de referência, pontuação offline e online, diretrizes, red-teaming, mitigação de alucinações e design de revisão com intervenção humana.
- Fundamentos de engenharia de dados para IA, incluindo pipelines de ingestão e extração de documentos, integração e mapeamento de fontes de dados, embeddings e controles de qualidade de dados.
- Liderança técnica sem autoridade formal, incluindo contribuição para registros de decisão de arquitetura e revisões de design, orientação de engenheiros em início de carreira e seniores, e comunicação clara de compensações.
- Capacidade de entregar capacidades do roteiro, movendo o trabalho desde a descoberta até o protótipo, validação de produção e escala em relação a métricas de negócios definidas.
- Capacidade de transitar fluidamente entre o pensamento sistêmico abstrato e a entrega tática e incremental, enquanto encontra um caminho crítico e gerencia as partes interessadas.
- Experiência em serviços financeiros, benefícios de saúde ou outra indústria regulamentada é preferencial, com exposição aos domínios de HSA/FSA, sinistros, custódia ou pagamentos sendo especialmente valiosa.
- Conhecimento de estruturas de governança e conformidade de IA é preferencial, como NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, gerenciamento de risco de modelos, SOC 2 ou ambientes de controle HIPAA.
- Experiência com prototipagem rápida e avaliação de viabilidade em uma capacidade de P&D ou inovação é preferencial.
- Experiência facilitando sessões de aprendizado técnico ou trabalhando em par com engenheiros em diferentes níveis de habilidade é preferencial.
- Experiência em inteligência documental e processamento inteligente de documentos é preferencial, incluindo pipelines de OCR, extração e classificação com metas de precisão medidas.
- Experiência com sistemas de decisão e adjudicação onde as decisões da máquina são revisadas, auditadas e mantidas sob um padrão de precisão e tempo de resposta é um diferencial.
- Experiência com IA conversacional e de voz é preferencial, incluindo deflexão de chat, fala para texto, transcrição e resumo de chamadas, e respostas autenticadas específicas da conta é um diferencial.
- Experiência com detecção de fraude, anomalias e sinais de identidade é preferencial, incluindo linhas de base comportamentais, análise de relacionamento ou gráfico, e detecção de mídia adulterada ou gerada por IA é um diferencial.
- Experiência com plataformas de fluxo de trabalho e automação low-code é preferencial.
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