Estados Unidos
Siemens
Meeru AI Inc
Arquiteto de IA
RemotoEstados Unidos
Pleasanton, California, United States
PythonSQLPostgreSQLAWSGCP
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a Meeru AI
A Meeru AI está construindo uma plataforma nativa de IA que transforma a forma como as equipes de finanças e contabilidade operam. Conectamo-nos a sistemas financeiros corporativos — ERPs, CRMs, plataformas de faturamento, HRIS — e aplicamos machine learning para transformar dados operacionais fragmentados em inteligência fundamentada e auditável para CFOs, controladores e líderes de FP&A.
Realizamos a implementação conforme as condições do cliente — SaaS multi-tenant, SaaS single-tenant e on-premises — em AWS, Azure e GCP. Nossos clientes são equipes financeiras da Fortune 500 que exigem isolamento de dados, auditabilidade e conformidade.
O que torna esta função diferente •
A Vaga
Estamos em busca de um Arquiteto de IA para ajudar a projetar e construir o motor de inteligência no núcleo da nossa plataforma, bem como os agentes de IA conversacional que operam sobre ele e fornecem respostas de forma determinística.
Nossa entrega está adjacente a demonstrações financeiras reportadas externamente. "Parecer plausível" nunca é suficiente. O motor que você ajudará a arquitetar transforma dados corporativos conectados em respostas que são computadas, reproduzíveis e rastreáveis até a fonte de dados verificada — não improvisadas por um modelo. Os agentes que operam sobre ele interpretam o que o usuário está solicitando, direcionam para o motor e apresentam o resultado em linguagem natural sem nunca inventar a substância da resposta.
Esta é uma função de arquitetura profundamente prática. Você definirá a direção técnica para o motor e a camada de agentes, trabalhará em estreita colaboração com a liderança de IA baseada nos EUA e com o Staff AI Engineer em rigor de fundamentação e avaliação, e elevará o padrão de como a IA determinística e auditável é construída em toda a equipe.
- Determinística por design — o motor computa respostas a partir de dados verificados. A mesma pergunta feita sobre os mesmos dados retorna a mesma resposta fundamentada e explicável. •
- Uma clara separação de responsabilidades — o motor raciocina e decide; os agentes conversacionais orquestram e narram, mas nunca fabricam a substância. •
- Auditável de ponta a ponta — cada resposta é rastreável até sua fonte de dados e a lógica que a produziu, porque os auditores dos nossos clientes irão solicitar isso.
Implementação em nuvens de clientes — incluindo LLMs gerenciados in-VPC, para que os dados do cliente nunca saiam do seu ambiente.
Requisitos mínimos
- Experiência em nível sênior ou staff em IA/ML aplicada. Você já entregou sistemas de IA em produção, não apenas protótipos, e liderou a direção técnica em pelo menos um deles.
- Fluência profunda em padrões modernos de LLM. Experiência prática com RAG (retrieval-augmented generation), agentes que utilizam ferramentas e saída estruturada (por exemplo, esquemas JSON, chamada de funções).
- Orquestração de agentes. Você construiu fluxos de trabalho de agentes de várias etapas com LangGraph ou um framework similar, incluindo etapas de verificação, fallbacks e pontos onde um humano confirma antes que o sistema prossiga.
- Arquitetura de sistemas. Você consegue projetar um motor, suas interfaces de dados e a camada de agentes sobre ele como um sistema coerente e sustentável, e documentar decisões (por exemplo, registros de decisão de arquitetura).
- Fundamentação, controle de alucinação e avaliação. Você tornou a regra de "nenhuma resposta sem suporte" uma regra rígida em um sistema real, e mediu a fidelidade e a alucinação com avaliações automatizadas, idealmente executadas em CI.
- Determinismo sobre modelos probabilísticos. Você sabe como fazer com que a mesma pergunta sobre os mesmos dados retorne a mesma resposta e pode explicar as técnicas que utilizou.
- Julgamento claro sobre o que um modelo pode legitimamente afirmar. Você entende por que respostas computadas e rastreáveis importam mais do que aquelas que soam plausíveis em um domínio de alto risco.
- Engenharia de software em produção com Python. Você escreve serviços robustos e testados com acesso SQL a warehouses ou bancos de dados (por exemplo, Snowflake, PostgreSQL), e sente-se confortável com implantação conteinerizada.
- Dados estruturados e ferramentas de recuperação. Conhecimento prático de bancos de vetores (pgvector, Pinecone, Weaviate ou Qdrant) e de computação de respostas confiáveis sobre dados estruturados.
- Liderança técnica. Você orienta engenheiros, conduz revisões de design e transforma a estratégia definida pela liderança dos EUA em uma execução bem construída.
- Comunicação forte. Você consegue explicar trade-offs de arquitetura para engenheiros, gerentes de produto e stakeholders não técnicos em inglês claro.
- Localização e horário de trabalho. Baseado em Hyderabad (preferencial) ou remoto em outro local, e capaz de manter algumas horas de sobreposição diária com os fusos horários dos EUA.
- Engajamento flexível. Aberto a tempo integral, contrato ou contrato para contratação, o que for melhor para você.
Diferenciais
- Finanças, contabilidade ou outros domínios auditados. Experiência onde as saídas são voltadas para auditores ou reguladores (finanças, saúde, seguros, jurídico).
- Grafos de conhecimento e motores de raciocínio. Experiência com grafos de conhecimento, camadas semânticas ou motores de regras/raciocínio que modelam fatos e relacionamentos.
- Sistemas com humano no circuito (human-in-the-loop). Você projetou loops de revisão, confirmação ou feedback que melhoram um sistema ao longo do tempo.
- LLMs gerenciados dentro das nuvens dos clientes. Prática com Amazon Bedrock, Google Vertex AI ou Azure OpenAI implantados na rede privada (VPC) de um cliente, para que os dados nunca saiam do seu ambiente.
- Implementação multi-cloud e on-prem. Experiência entregando IA para AWS, Azure e GCP, incluindo instalações single-tenant e on-premises, e trabalhando com equipes de plataforma em servir modelos e custo de inferência.
- Observabilidade de IA. Experiência com ferramentas de rastreamento e avaliação para aplicações de LLM.
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