Estados Unidos
Redwood Materials
Nivoda
Engenheiro(a) Sênior de IA/ML
RemotoEstados Unidos
Dover, New Hampshire, United States
TypeScriptNode.jsPostgreSQLAWSKubernetesGo
Tradução automática. Consulte o original.
Tech Stack
Localização: EUA - NYC, Boston
Salário: $200,000 - $280,000
Busca: OpenSearch, alimentado via CDC de PostgreSQL mais jobs de ingestão Spark/EMR/Glue. Nenhum banco de dados vetorial em produção — recuperação baseada em embeddings, o modelo de ranqueamento e a busca por embeddings de imagem são construções genuinamente novas para quem assumir a função de Discovery.
Banco de Dados Principal / Data Warehouse: PostgreSQL (OLTP) → Snowflake (modelo dbt, camadas raw/curated/presentation medallion)
Backend: TypeScript/Node.js, gateway GraphQL API, monorepo Nx + PNPM
Autenticação: Keycloak · SSO: Okta
CI/CD: Jenkins (“Nivoda Build”) + GitOps para deploys
Cloud: AWS (EMR, Glue, DMS, deploys baseados em Kubernetes)
Observabilidade: Grafana para logs/traces
❤️ Igualdade de Oportunidades
Nivoda é um empregador que oferece igualdade de oportunidades. Estamos comprometidos em construir uma equipe diversificada e inclusiva, e damos as boas-vindas a candidaturas de pessoas de todas as origens, independentemente de raça, gênero, idade, religião, orientação sexual, deficiência ou qualquer outra característica protegida por lei. Mesmo que pareça que você não atende a 100% dos nossos requisitos, não deixe que isso o impeça de se candidatar — adoraríamos ouvir você.
👋 Não é a vaga certa?
Junte-se ao Banco de Talentos da Nivoda e entraremos em contato quando algo mais adequado surgir.
💎 Sobre a Nivoda
Nivoda é o sistema operacional para a indústria global de joias. Conectamos fornecedores de diamantes e pedras preciosas diretamente a varejistas de joias em mais de 70 países, substituindo uma forma lenta, offline e baseada em relacionamentos de negociação por um único marketplace digital. Já estamos impulsionando mais de US$ 300M em transações anuais, em uma indústria avaliada em mais de US$ 350B globalmente — e ainda estamos no início. Joias são uma das últimas grandes indústrias globais a se digitalizar, e nós estamos construindo os trilhos sobre os quais ela rodará.
🤔 Nossa Missão
A negociação de diamantes e pedras preciosas ocorre há décadas em redes fragmentadas, processos manuais e relacionamentos do tipo "quem você conhece" — o que exclui empresas menores e mais novas, e deixa até os maiores players perdendo tempo e margem com ineficiência. Começamos a Nivoda para corrigir isso: para dar a qualquer negócio de joias, onde quer que esteja e qualquer que seja o seu tamanho, o mesmo acesso, transparência de preços e facilidade de negociação que um gigante da indústria. Nossa missão é tornar a compra e venda de diamantes e pedras preciosas radicalmente mais simples, em todo o mundo.
⭐️ O Discovery Pod
Você se juntaria ao Discovery Pod 🔍 — a equipe que decide como centenas de milhares de diamantes e pedras preciosas são realmente encontrados. Isso significa ranqueamento, recomendações e entrada de busca: desde a experiência central de busca e filtragem, até a Busca Contextual e um assistente conversacional planejado, até a busca por upload de imagem que permite a um comprador encontrar uma correspondência a partir de uma foto. O mesmo motor de ranqueamento e recomendação que você construirá tem que servir tanto ao marketplace da Nivoda quanto às muitas vitrines de marca individual que os joalheiros utilizam através de nossos produtos SAAS. Somos uma equipe pequena, com alta responsabilidade, e este pod está construindo o próprio produto com IA, não apenas usando ferramentas de IA para acelerar.
Sobre a Vaga
Estamos contratando um(a) Engenheiro(a) Sênior de IA/ML para o Discovery Pod para ajudar a construir e operar os sistemas de ranqueamento, recomendação e busca nos quais os compradores confiam para encontrar a pedra ou peça certa em segundos. Este é um trabalho real de recuperação de informação e ML aplicado em infraestrutura de produção — sistemas de busca, recuperação baseada em embeddings, learning-to-rank, busca contextual e conversacional com LLM, busca por embeddings de imagem — não configurar um widget de busca hospedado ou chamar uma API de modelo e seguir em frente. Você será responsável pelos modelos de ponta a ponta, desde features e treinamento até avaliação, implantação e monitoramento, e espera-se que você entenda como esses sistemas probabilísticos se comportam e falham, porque esse entendimento é o trabalho, não uma habilidade adjacente.
⭐️ Nossa cultura e o que oferecemos
Somos uma equipe colaborativa e de alto crescimento que acredita em empoderamento acima de hierarquia. Você terá responsabilidade real desde o primeiro dia, a chance de trabalhar em problemas que a maioria das empresas ainda nem sabe que existem, e uma cultura que leva aprendizado e crescimento a sério — porque estamos escalando rapidamente, e precisamos que você cresça conosco.
O que você estaria fazendo?
Motor de Busca Principal
- Construir e operar infraestrutura de busca real — Elasticsearch/OpenSearch, Vespa, ou bancos de dados de busca vetorial como pgvector, Pinecone, ou Weaviate — para potencializar o ranqueamento e a busca multimodal em todo o marketplace da Nivoda
- Projetar sistemas de ranqueamento e recomendação multi-tenant e configuráveis que atendam tanto ao marketplace da Nivoda quanto a muitas vitrines de joalheiros de marca individual através de Feeds, sem duplicar o código
IA Multimodal
- Construir e aprimorar a Busca Contextual e nosso assistente conversacional planejado, usando design de prompts e abordagens de recuperação aumentada, com cenários de zero resultado e trade-off tratados com graça em vez de respostas erradas confiantes
- Construir pipelines de correspondência imagem-para-atributo e imagem-para-produto usando embeddings de imagem para nosso trabalho de busca por upload de imagem
- Construir o produto em torno da realidade de que sistemas probabilísticos podem estar errados com confiança — projetando caminhos de recuperação e etapas de confirmação antes de ações de alto risco, como gerar uma cotação de fabricação a partir de uma imagem interpretada
Experimentação e Qualidade
- Definir e executar avaliação específica para busca e ranqueamento — métricas de ranqueamento offline, experimentos de interleaving — para dizer se uma mudança de ranqueamento é realmente melhor, não apenas diferente
- Avaliar e testar rigorosamente a saída de modelos de fundação e LLM diretamente como parte do processo de engenharia, em vez de confiar nela por padrão
ML em Produção
- Ser responsável pelo ciclo de vida completo dos modelos de ranqueamento e recomendação — features, treinamento, avaliação, implantação e monitoramento — usando learning-to-rank, recuperação baseada em embeddings e técnicas de filtragem colaborativa
- Projetar e otimizar sistemas de serving de modelos de baixa latência e em tempo real que mantêm a busca instantânea sob carga de produção
- Usar agentes de codificação de IA para construir infraestrutura e pipelines de ML, emparelhados com rigorosos harnesses de avaliação que capturam bugs de ranqueamento e recuperação que um sistema pode esconder enquanto parece estar funcionando
O que precisamos de você?
- Anos de experiência: 5-10 anos
- Experiência em infraestrutura de recuperação de informação — construir ou operar sistemas de busca reais (Elasticsearch/OpenSearch, Vespa, ou bancos de dados de busca vetorial como pgvector, Pinecone, ou Weaviate)
- ML aplicado para ranqueamento e recomendações, de ponta a ponta — learning-to-rank, recuperação baseada em embeddings, filtragem colaborativa — com conforto em ser responsável por features, treinamento, avaliação, implantação e monitoramento, não apenas chamar uma API de modelo
- Experiência em aplicação de NLP e LLM — experiência em produção construindo sobre modelos de linguagem, incluindo design de prompts, abordagens de recuperação aumentada e tratamento gracioso de cenários de zero resultado e trade-off
- Experiência em serving de baixa latência — você construiu e otimizou sistemas de serving de modelos em tempo real sob carga de produção, não apenas treinou modelos em um notebook
- Habilidades especializadas de avaliação para qualidade de busca e ranqueamento, distintas de experimentação geral de crescimento — métricas de ranqueamento offline, experimentos de interleaving e julgamento se uma mudança de ranqueamento é realmente melhor versus apenas diferente
- Experiência direta e prática na construção com modelos de fundação e LLMs como material de engenharia — design de prompts, abordagens de recuperação aumentada e, criticamente, avaliação e teste rigoroso da saída do modelo em vez de confiar nele por padrão
- Experiência em projetar para falha graciosa em sistemas probabilísticos — saber quando um modelo está erradamente confiante e construir o produto em torno dessa realidade
- Conforto em usar agentes de codificação de IA para construir infraestrutura e pipelines de ML, emparelhados com forte disciplina de avaliação e testes
Diferenciais
- Fundamentos de visão computacional, especificamente embeddings de imagem — experiência na construção de pipelines de imagem-para-atributo ou imagem-para-produto
- Experiência em design de sistemas multi-tenant e configuráveis — construção de sistemas que se comportam de forma diferente por tenant sem duplicar o código
- Experiência na construção de produtos de busca conversacionais ou estilo assistente
- Experiência em equipe de busca, ranqueamento ou recomendações de uma empresa de marketplace ou e-commerce
Nossos benefícios atuais
- 🏡 Horário de trabalho flexível e cultura remote-first
- 📈 Oportunidades reais de crescimento e aprendizado
- 🌴 Licença de férias ilimitada
- 🚀 A chance de se juntar durante uma fase de expansão exponencial
Mais oportunidades com um só perfil
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