Snowplow

30 de out. de 2026

Engenheiro de IA Aplicada

Reino Unido

PythonSQLGo

Tradução automática. Consulte o original.

Sobre a Snowplow

A Snowplow é a camada de contexto do cliente em tempo real que coleta, valida, enriquece e entrega dados comportamentais para análises avançadas, ML e tomada de decisão por agentes de IA. O rastreamento de eventos da Snowplow é utilizado em mais de 2 milhão de sites e aplicativos globalmente, processando mais de um trilhão de eventos por mês.

Mais de 250 empresas, incluindo Experian, AutoTrader, Strava, Condé Nast e HelloFresh, confiam na Snowplow para construir uma base de dados proprietária bem governada que impulsiona seus agentes de IA voltados ao cliente, personalização e recomendações durante a sessão e análises em tempo real.

Esta Oportunidade

A Snowplow está reconstruindo a forma como a empresa conduz seu próprio trabalho, e a equipe de IA Aplicada é responsável pelo Firn, a plataforma de dados e IA na qual esse trabalho é executado, além dos padrões de engenharia associados. Esta função é de um engenheiro de IA Aplicada integrado a uma equipe de negócios, da mesma forma que um engenheiro de confiabilidade de site (SRE) atua dentro de uma equipe de produto: seu gestor direto, seus revisores de código e seu plano de carreira vêm da IA Aplicada; seu backlog e seu dia a dia vêm da equipe que você atende. O Diretor Sênior a quem você se reporta ainda desenvolve código.

Sua equipe é a de Crescimento, o grupo dentro de Marketing que agenda novas reuniões para nossos vendedores. Seus fluxos de trabalho já geram pipeline: um motor de outbound sempre ativo que pontua contas diariamente e envia centenas de sequências personalizadas, um construtor de campanhas que transforma a lista de alvos de um AE em uma campanha revisada, uma rotina matinal que classifica contatos quentes por sinal de intenção, pipelines de enriquecimento e sinal vindos de Apollo, Vector e reo.dev para o Snowflake, e um loop de mídia paga que ajusta anúncios. Eles foram construídos por pessoas próximas ao trabalho para obter resultados rápidos, e conseguiram. Agora, eles precisam de um engenheiro que os torne prontos para produção e continue a aprimorá-los.

Você assume esse patrimônio, torna-o confiável e melhora-o a cada semana. O Diretor de Crescimento define o que importa, que é o que move o pipeline agora. Você decide como será construído e você o constrói. Você trabalha com nossos engenheiros de dados em modelos de pontuação e na camada semântica, com o engenheiro de plataforma na estrutura para a qual seus fluxos de trabalho migram, e com os Associados de Crescimento e AEs que usam o que você entrega. Os padrões de engenharia são da IA Aplicada; o ritmo é o de Crescimento.

O que você será responsável por

Os fluxos de trabalho de GTM em produção. O orquestrador de outbound e suas sequências, o construtor de campanhas, a rotina de sinais de intenção, os pipelines de enriquecimento e sinal, e o loop de mídia paga. Você sabe como cada um funciona, quanto custa e o que fazer quando quebra.

Etapas de revisão antes de qualquer envio. Agentes que verificam a lista, confirmam se cada sinal está atualizado e revisam o texto antes que uma sequência seja enviada, com aprovação humana por amostragem.

O loop de aprendizado. Respostas e reuniões agendadas alimentam de volta quem contatamos e o que dizemos. Você instrumenta os envios, realiza testes A/B em variantes e mostra à equipe de Crescimento qual mensagem está funcionando.

Sinais e enriquecimento. Os pipelines que trazem sinais de terceiros e comportamento proprietário para o Snowflake, os campos que a equipe de Crescimento precisa expostos através de nossas ferramentas MCP, e o trabalho com nossos engenheiros de dados que os leva até lá.

Habilidades e rotinas para vendedores. As habilidades do Claude que os Associados de Crescimento e AEs executam a cada manhã, as ferramentas de campanha e as breves sessões de trabalho que fazem uma nova equipe utilizá-las.

Entregabilidade e supressão. Um conjunto de regras de contato que todo remetente lê, disciplina de caixa de entrada aquecida e as janelas de supressão que nos mantêm bem-vindos nas caixas de entrada das pessoas.

Padrões de engenharia em seu patrimônio. Controle de versão, alertas, rastreamento, runbooks e transferência documentada para cada fluxo de trabalho que você executa, e uma migração constante desses fluxos de trabalho para a estrutura de fábrica Firn.

A cadência semanal. Um backlog permanente com o Diretor de Crescimento, prioridades definidas pelo pipeline e um breve relato escrito do que foi entregue e qual foi o resultado. Quando uma prioridade e um padrão de engenharia entram em conflito, o Diretor de Crescimento e o Diretor Sênior de IA Aplicada resolvem juntos.

Requisitos mínimos

Adoraríamos ouvir você se você tiver

Software escrito que roda em produção. Python e SQL são suas linguagens de trabalho, você usa git todos os dias e, quando encontra uma nova API, você lê a documentação e a utiliza. Ferramentas como n8n, Clay ou Zapier fazem parte do seu kit, e quando elas não são suficientes, você escreve o código.

Experiência com LLMs para trabalho real. Prompts, ferramentas, saídas estruturadas e avaliação, e os modos de falha de cada um. Você sabe o que um modelo faz quando um prompt não diz de onde obter seus dados, e você projeta considerando isso.

Operação de algo que não poderia parar. Alertas, tratamento de erros, novas tentativas e recuperação são hábitos, e quando algo falha, você corrige a classe do problema, não apenas a instância.

Experiência movendo dados para um data warehouse. Você construiu ou manteve pipelines para o Snowflake ou equivalente, e você pode modelar uma tabela em dbt ou aprender rapidamente.

Experiência trabalhando com vendedores e profissionais de marketing. Você consegue entender a solicitação de um diretor de crescimento, descobrir o que eles precisam e retornar com algo que eles usarão na semana seguinte. Quando uma solicitação é sintoma de um processo quebrado, você aponta isso antes de construir.

Um ritmo acelerado. A equipe que você atende mede o sucesso em reuniões agendadas por semana. Você é medido pelo que constrói: se funciona, quanto custa e o que mudou para a equipe. Você entrega pequenas partes, mede e diz claramente quando algo não está funcionando.

Uma forma de trabalhar nativa em IA que você possa nos mostrar. Um fluxo de trabalho, automação ou agente que você construiu e ainda usa. Espere demonstrá-lo durante o processo de entrevista.

Conforto em ser integrado. Você consegue atuar dentro de outra equipe, assumir suas prioridades e ainda manter os padrões de engenharia que sua própria equipe define.

Pontos extras para

Experiência com Salesforce, Apollo, Smartlead, Lemlist ou ferramentas de GTM similares e suas APIs.

Experiência com entregabilidade de e-mail em volume.

Experiência com a plataforma de mídia paga APIs.

Como contratamos para esta função

O processo de entrevista inclui um breve exercício técnico de código e uma sessão de trabalho onde você nos mostra como trabalha com IA em uma tarefa real, usando sua própria configuração. Nós trabalhamos dessa forma, e você pode usar IA ao se candidatar.

O que você recebe em troca por ser incrível

Participação acionária significativa

Salário base competitivo

Trabalho flexível

Licença remunerada generosa

Seguro médico privado

Previdência privada da empresa

MacBook e auxílio para equipamentos de home office

Licença familiar estendida

Idiomas

Engenheiro de IA Aplicada

Sobre a Snowplow

Esta Oportunidade

O que você será responsável por

Requisitos mínimos

Pontos extras para

Como contratamos para esta função

O que você recebe em troca por ser incrível

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