Estados Unidos
Redwood Materials
Perplexity
Membro de Staff Técnico (Engenheiro de Software, Aceleração)
Estados Unidos
San Francisco, California, United States · New York, New York, United States
PythonRustGo
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a Vaga
A missão da equipe de Aceleração de IA é tornar a Perplexity o melhor lugar para construir e lançar software com agentes de IA. Construímos a infraestrutura na qual engenheiros e agentes confiam, e desenvolvemos novas maneiras para que agentes escrevam, testem, revisem e lancem código. Nosso trabalho ajuda as equipes a passar de uma ideia à produção mais rapidamente, sem comprometer a qualidade ou a confiabilidade.
Somos responsáveis pela experiência de desenvolvimento de ponta a ponta na Perplexity, desde o ambiente onde o código é escrito até os sistemas que o enviam para produção. Isso inclui ambientes de codificação local e na nuvem, infraestrutura de build e teste, revisão de código e gerenciamento de lançamento. Também estamos construindo sistemas autônomos de desenvolvimento de software, onde agentes assumem trabalhos de engenharia cada vez mais complexos com avaliação explícita, verificação e controles de segurança. Somos responsáveis tanto pela infraestrutura da qual esses sistemas dependem quanto pelos fluxos de trabalho que os tornam úteis.
Como Engenheiro de Aceleração de IA, você transformará capacidades emergentes de agentes em sistemas confiáveis usados em toda a Perplexity. Você trabalhará diretamente com engenheiros para entender onde o desenvolvimento desacelera, experimentará novas abordagens e levará ideias promissoras até a produção. Esta função combina engenharia de sistemas, experiência do desenvolvedor e desenvolvimento prático de agentes, com uma medida direta de sucesso: ajudar as equipes a gastar menos tempo com sobrecarga de entrega e mais tempo construindo produtos.
Responsabilidades
- Identificar, priorizar e entregar as oportunidades de maior impacto para acelerar como a Perplexity constrói e lança software com IA.
- Trabalhar diretamente com equipes de engenharia e negócios para entender seus fluxos de trabalho, restrições e gargalos, e construir soluções que abordem como eles realmente trabalham.
- Construir e operar a infraestrutura da qual engenheiros e agentes dependem, incluindo ambientes de desenvolvimento, sistemas de build e teste, revisão de código e ferramentas de lançamento.
- Tornar nossas bases de código, sistemas e conhecimento interno mais fáceis para os agentes navegarem, entenderem e usarem por meio de melhores ferramentas, interfaces, documentação e contexto.
- Levar fluxos de trabalho impulsionados por agentes de protótipo para produção, construindo as avaliações, verificações e controles necessários para delegar trabalhos de engenharia cada vez mais complexos com segurança.
- Melhorar a velocidade de entrega e a qualidade do software em conjunto. Medir o impacto do seu trabalho no tempo de desenvolvimento, esforço de revisão e confiabilidade de produção, e usar esses resultados para guiar o que vem a seguir.
- Avaliar modelos, ferramentas e abordagens emergentes por meio de experimentação prática. Transformar as evidências em decisões técnicas claras e impulsionar a adoção das tecnologias que se mostrarem úteis.
- Usar IA extensivamente em seu próprio trabalho de engenharia, compartilhar o que funciona e ajudar colegas a adotar práticas eficazes. Fazer parceria com a liderança de engenharia e recrutamento para fortalecer como contratamos e desenvolvemos engenheiros que trabalham efetivamente com IA.
Qualificações
- 5+ anos de experiência em engenharia de software, idealmente com trabalho substancial em infraestrutura, engenharia de plataforma ou produtividade do desenvolvedor em ambientes tecnicamente complexos.
- Uso diário e prático de modelos de IA e ferramentas de codificação, com julgamento prático sobre onde eles têm bom desempenho, onde falham e como verificar sua saída.
- Forte proficiência em uma das linguagens – Python, Go ou Rust, juntamente com a disposição de aprender outras linguagens conforme o trabalho exigir.
- Ampla familiaridade com os sistemas usados por equipes de produtos de IA e pesquisa aplicada, incluindo infraestrutura de nuvem, sistemas distribuídos, pipelines de dados e ferramentas de ML. Você não precisa de conhecimento profundo em todas as camadas, mas deve entender como elas se encaixam.
- Capacidade de entender como engenheiros e pesquisadores de diversas disciplinas trabalham, aliada à curiosidade sobre as necessidades das equipes de negócios e operações. Você constrói ferramentas em torno dos fluxos de trabalho e restrições reais dos usuários.
- Um impulso para tornar bases de código, sistemas e processos mais fáceis de entender, operar e alterar. Você procura maneiras de substituir fluxos de trabalho frágeis e conhecimento implícito por interfaces claras e automação confiável.
- Julgamento técnico sólido sobre quando experimentar, quando se comprometer e quando lançar uma solução pragmática. Você pode equilibrar a entrega imediata com investimentos que tornam o trabalho futuro mais rápido e confiável.
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