Estados Unidos
Siemens
Stanbridge University
Engenheiro de Software - Sistemas de IA (Go)
RemotoEstados Unidos
Irvine, California, United States
SQLGo
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
A Stanbridge University está em busca de Engenheiros de Software – Sistemas de IA (Go) para projetar, construir e operar sistemas de IA em produção que executem trabalhos complexos e de várias etapas de forma confiável e em escala.
Esta é uma função de engenharia prática focada em uma classe desafiadora de problemas: fluxos de trabalho de IA de longa duração que chamam modelos, ferramentas e APIs externas; mantêm o estado durante execuções estendidas; produzem conteúdo estruturado e mídia gerada; interagem com revisores humanos; recuperam-se de falhas parciais; e entregam resultados precisos aos usuários de forma consistente.
Os principais desafios de engenharia vão muito além do desenvolvimento de prompts. Esses sistemas devem lidar com falhas de provedores e limites de taxa, fluxos de trabalho interrompidos, mudanças de estado, comportamento não determinístico de modelos, saídas incorretas ou não suportadas, latência e custos variáveis, e implantações que ocorrem enquanto o trabalho está em andamento.
O candidato selecionado combinará um forte julgamento de engenharia de software e sistemas distribuídos com experiência prática na construção e operação de aplicações baseadas em LLM, agentes de IA ou sistemas baseados em agentes em produção.
Você se juntará em um estágio em que uma arquitetura significativa ainda precisa ser projetada e construída. Os engenheiros nesta função terão propriedade substancial sobre os padrões, serviços, infraestrutura e padrões de engenharia que moldam os sistemas de IA da Universidade.
Elegibilidade para Trabalho Remoto
Esta posição é elegível para trabalho remoto para candidatos que residam em estados onde a Stanbridge University está atualmente autorizada a contratar funcionários remotos. Os estados elegíveis atualmente incluem: Arizona, Colorado, Illinois, Indiana, Kansas, Kentucky, Louisiana, Maryland, Michigan, Minnesota, Nevada, Nova Jersey, Carolina do Norte, Dakota do Norte, Ohio, Tennessee, Texas e Wisconsin.
Os candidatos devem residir em um estado elegível no momento da contratação. A elegibilidade para trabalho remoto está sujeita aos requisitos de emprego da Universidade e pode mudar com base nos requisitos estaduais aplicáveis.
Ambiente de Engenharia
Os problemas de engenharia abordados por esta equipe incluem:
- Orquestração de fluxo de trabalho durável: Pipelines de longa duração e várias etapas usando estado persistente, filas de trabalho, pontos de verificação, capacidade de retomada, execução idempotente e recuperação de trabalho interrompido ou órfão.
- Infraestrutura de modelo de múltiplos provedores: Roteamento entre provedores de modelos comerciais com registros de modelos, controles de token e custo, tratamento de limites de taxa, novas tentativas, disjuntores, monitoramento de integridade e failover de provedor.
- Orquestração de agentes e ferramentas: Sistemas nos quais agentes de IA interagem com ferramentas, APIs, fontes de dados, serviços de aplicação e lógica de negócios determinística para concluir trabalhos de várias etapas.
- Infraestrutura de engenharia de prompt: Tratar prompts como artefatos de produção controlados por versão com revisão, teste, proteção contra regressão e comportamento mensurável.
- Teste de sistemas não determinísticos: Interações de provedores gravadas e reproduzíveis, fixtures determinísticas, harnesses de avaliação, linhas de base e testes de regressão para o comportamento da IA.
- Controles de correção e qualidade: Validação de saída estruturada, avaliação automatizada, requisitos específicos de domínio, verificação de evidências e salvaguardas contra saídas de modelo confiantes, porém incorretas.
- Fluxos de trabalho com intervenção humana: Estágios de revisão e aprovação dentro de processos automatizados, incluindo sistemas capazes de responder com segurança quando os usuários modificam o estado ou as entradas durante a execução.
- Pipelines de mídia gerada: Sistemas capazes de produzir e gerenciar documentos, áudio, imagens, vídeo e outros ativos gerados.
- Arquitetura de serviço de produção: APIs e serviços de backend baseados em Go, armazenamentos de dados relacionais, infraestrutura de trabalho, observabilidade e integrações que suportam aplicações voltadas para o usuário.
- Ingestão segura: Processamento de documentos fornecidos pelo usuário e potencialmente não confiáveis, mantendo limites apropriados de segurança e autorização.
Duas Ênfases de Engenharia
Os engenheiros atenderão ao mesmo nível técnico geral, mas podem trazer experiência mais profunda em uma das duas áreas:
Plataforma e Pipeline
Focado em sistemas distribuídos, orquestração de fluxo de trabalho, estado durável, filas de trabalho, recuperação, infraestrutura de provedor, latência, taxa de transferência, escalabilidade, confiabilidade e otimização de custos.
Esta ênfase é particularmente adequada para engenheiros de sistemas experientes que veem os modelos de IA como componentes poderosos que introduzem um novo conjunto de desafios de sistemas distribuídos e confiabilidade.
Agentes e Qualidade
Focado em arquitetura de agentes e ferramentas, sistemas de prompt, gerenciamento de contexto, estruturas de avaliação, testes de regressão, modelos de julgamento, validação de evidências e qualidade de saída de ponta a ponta.
Esta ênfase é particularmente adequada para engenheiros que abordam o comportamento da IA por meio de experimentação, medição, teste e melhoria sistemática.
Os candidatos podem indicar uma área de preferência; no entanto, a especialização em uma área não é obrigatória.
Como é o Sucesso
Um engenheiro excepcional nesta função irá:
- Construir fluxos de trabalho de IA que operem de forma confiável em produção sem exigir intervenção humana rotineira.
- Projetar sistemas que se recuperem graciosamente de falhas de provedores de modelos, execução interrompida, implantações, limites de taxa e outras falhas parciais.
- Tornar o comportamento da IA cada vez mais mensurável, reproduzível, testável e observável, em vez de depender de avaliação subjetiva.
- Melhorar a qualidade da saída enquanto reduz sistematicamente a latência e o custo por execução.
- Criar padrões de engenharia duráveis que tornem os agentes, provedores, fluxos de trabalho e tipos de saída subsequentes mais fáceis e seguros de introduzir.
- Identificar quando o software determinístico deve substituir ou restringir o comportamento orientado por modelo.
- Construir sistemas cujas falhas possam ser diagnosticadas por meio de instrumentação e reprodução, em vez de suposições.
- Estabelecer arquitetura e práticas de engenharia que se tornem componentes fundamentais das capacidades de IA mais amplas da Universidade.
Condições de Emprego
- Uma avaliação relacionada ao trabalho pode ser necessária durante o processo de entrevista.
- Deve ser capaz de realizar cada dever essencial satisfatoriamente e estar fisicamente presente no escritório (a menos que indicado de outra forma).
- Autorização de Emprego: Os candidatos devem estar legalmente autorizados a trabalhar nos Estados Unidos. A Stanbridge University não fornece patrocínio de imigração baseado em emprego nem participa de programas de autorização de trabalho patrocinados ou dependentes do empregador.
- Patrocínio: O patrocínio agora ou no futuro pode incluir a Stanbridge University patrocinar, preencher documentação do empregador, fornecer atestados ou planos de treinamento, ou de outra forma participar de um programa de autorização de trabalho ou imigração baseada em emprego para que um indivíduo inicie ou continue o emprego. A Stanbridge University não fornece tal patrocínio.
- A verificação de emprego será conduzida para validar a experiência de trabalho de acordo com os padrões de acreditação.
- As ofertas de emprego estão condicionadas à conclusão bem-sucedida de uma verificação de antecedentes.
- Históricos escolares oficiais são necessários antes da contratação. Diplomas obtidos fora dos Estados Unidos devem ser avaliados por um serviço de avaliação de credenciais reconhecido para determinar a equivalência de diploma nos EUA e o curso de área de assunto aplicável.
- Acomodações razoáveis podem ser feitas para permitir que indivíduos com deficiência realizem funções essenciais.
Ambiente de Trabalho
- Ambiente de trabalho profissional e focado em tecnologia padrão.
- As tarefas são normalmente realizadas enquanto se está sentado em uma mesa ou estação de trabalho de computador.
- A posição requer interação extensiva com computadores, ambientes de desenvolvimento de software, serviços em nuvem, sistemas de IA e infraestrutura técnica.
- Sujeito à colaboração com equipes multifuncionais, requisitos técnicos em mudança e cronogramas de projeto exigentes.
Demandas Físicas
- Senta-se regularmente por períodos prolongados.
- Habilidade física para realizar tarefas relacionadas ao departamento.
- Proficiente no uso de teclados eletrônicos e equipamentos de escritório.
- Comunicação verbal eficaz por telefone, videoconferência e pessoalmente.
- Capacidade de ler letras pequenas, operar computadores e entender vozes claramente.
- Capaz de levantar, carregar e/ou mover objetos pesando 10–25 libras conforme necessário.
Valores Institucionais
Diversidade e Inclusão
O lema da Stanbridge University, “Força através da Diversidade”, reflete nosso profundo compromisso em honrar as diversas origens de nossos alunos, professores, funcionários e comunidades vizinhas. Nós nos esforçamos para construir um ambiente de aprendizado inclusivo e defender práticas antidiscriminatórias em todos os aspectos da vida universitária.
Inovação e Tecnologia
Adotamos tecnologia de ponta para aprimorar o aprendizado dos alunos por meio de experiências interativas e práticas, incluindo realidade virtual e laboratórios de simulação—garantindo que os alunos estejam preparados para as demandas da prática moderna de saúde.
Engajamento Comunitário
Por meio de iniciativas como a Stanbridge outREACH, os alunos são capacitados a retribuir às comunidades locais e globais, cultivando compaixão, responsabilidade cívica e consciência social.
Empregador de Igualdade de Oportunidades
A Stanbridge University é um Empregador de Igualdade de Oportunidades. Estamos comprometidos em construir um local de trabalho diversificado e inclusivo. Não discriminamos com base em raça, cor, religião, sexo, origem nacional, idade, deficiência, informação genética, orientação sexual, identidade de gênero ou qualquer outro status protegido. Todos os candidatos qualificados são incentivados a se inscrever.
Funções Essenciais
- Projetar, desenvolver, testar, implantar e operar software e serviços de backend com qualidade de produção, principalmente usando Go (Golang).
- Arquitetar e construir agentes de IA e sistemas baseados em agentes capazes de usar ferramentas, interagir com APIs, manter estado e contexto, e executar fluxos de trabalho complexos de várias etapas.
- Projetar fluxos de trabalho duráveis que possam verificar, retomar, tentar novamente, recuperar e continuar a execução com segurança após falhas parciais ou interrupções do sistema.
- Determinar como modelos, agentes, ferramentas, APIs, fontes de dados, serviços e lógica de aplicação determinística devem dividir as responsabilidades dentro de um sistema de IA, incluindo reconhecer quando um modelo de IA não é a solução apropriada.
- Projetar integrações entre vários provedores de modelos de IA, incluindo roteamento, failover, gerenciamento de limites de taxa, monitoramento de integridade e estratégias de degradação.
- Construir salvaguardas, incluindo validação de saída estruturada, tratamento de erros, novas tentativas, portões de qualidade, validação de evidências e mecanismos de recuperação automatizados.
- Desenvolver estratégias de teste para comportamento de IA não determinístico usando técnicas como fixtures determinísticas, interações gravadas e reproduzidas, suítes de regressão, harnesses de avaliação e linhas de base de qualidade.
- Desenvolver capacidades de observabilidade, incluindo rastreamento, métricas, registro, dados de avaliação e históricos de execução reproduzíveis para apoiar a depuração em produção e a análise de desempenho.
- Projetar fluxos de trabalho com intervenção humana incorporando revisão, aprovação, intervenção e modificação do estado do fluxo de trabalho.
- Construir e manter APIs, serviços de backend, modelos de dados relacionais, infraestrutura de processamento de trabalho e componentes de aplicação de suporte.
- Desenvolver métodos seguros para ingerir e processar documentos fornecidos pelo usuário e outros conteúdos externos.
- Otimizar sistemas para confiabilidade, latência, taxa de transferência, escalabilidade, qualidade de saída e custo por execução.
- Construir padrões de engenharia reutilizáveis e componentes compartilhados que simplifiquem a adição de novos agentes, provedores de modelos, ferramentas, fluxos de trabalho e tipos de saída.
- Assumir a responsabilidade por problemas técnicos desde a investigação inicial e arquitetura até a implementação, implantação, monitoramento, solução de problemas e operação contínua em produção.
- Colaborar diretamente com as partes interessadas do produto e especialistas no assunto para traduzir requisitos qualitativos em comportamento mensurável do sistema e soluções técnicas.
- Contribuir para decisões arquiteturais e padrões de engenharia para aplicações baseadas em IA em toda a Universidade.
Qualificações
Requisitos
- Experiência profissional substancial no desenvolvimento e operação de software de produção, com forte experiência em Go (Golang) ou profundidade demonstrada em outra linguagem de backend com a capacidade de se tornar produtivo em Go rapidamente.
- Experiência prática no envio de uma aplicação baseada em LLM, agente de IA ou sistema baseado em agentes para produção e suporte após a implantação.
- Forte compreensão da arquitetura de aplicações de IA, incluindo como modelos, agentes, ferramentas, APIs, fontes de dados, serviços e lógica de aplicação interagem.
- Conhecimento demonstrado de engenharia de sistemas distribuídos, incluindo concorrência, processamento assíncrono, filas, idempotência, novas tentativas, falha parcial, gerenciamento de estado e recuperação.
- Experiência em projetar sistemas que permanecem confiáveis quando serviços individuais, provedores ou estágios de fluxo de trabalho falham.
- Disciplina de teste demonstrada para sistemas que envolvem comportamento não determinístico.
- Forte experiência em projetar e consumir APIs HTTP.
- Experiência com bancos de dados relacionais, SQL e estado de aplicação persistente.
- Experiência na construção, implantação, monitoramento e solução de problemas de serviços de backend em ambientes de produção.
- Compreensão de arquitetura de software, testes, depuração, observabilidade e práticas de engenharia de produção.
- Capacidade de assumir independentemente problemas técnicos ambíguos desde a investigação até a implementação em produção.
- Forte julgamento analítico e a capacidade de equilibrar confiabilidade, qualidade, desempenho, complexidade e custo.
Qualificações Preferenciais
- Experiência com estruturas de agentes de IA, padrões de orquestração ou arquiteturas de agentes personalizadas, incluindo a compreensão de quando uma estrutura pode não ser apropriada.
- Experiência com geração aumentada por recuperação (RAG), embeddings, bancos de dados vetoriais, busca semântica ou arquiteturas de recuperação de conhecimento.
- Experiência no desenvolvimento de sistemas de avaliação e observabilidade para aplicações de LLM, incluindo rastreamento, suítes de regressão, painéis de qualidade ou avaliação automatizada.
- Experiência com modelos de julgamento, validação de saída estruturada, verificação de evidências ou outros mecanismos de controle de qualidade de IA.
- Experiência em projetar fluxos de trabalho com intervenção humana envolvendo revisão, aprovação, intervenção ou modificação do estado ativo do fluxo de trabalho.
- Experiência com processamento de documentos, renderização de navegador headless, conversão de texto em fala, geração de imagens, geração de vídeo ou outros pipelines de mídia.
- Experiência com arquiteturas orientadas a eventos, filas de trabalho duráveis e processamento assíncrono em escala.
- Experiência com contêineres, infraestrutura em nuvem, CI/CD e ambientes de implantação de produção.
- Compreensão de injeção de prompt, limites de autorização, isolamento de dados e considerações de segurança quando conteúdo não confiável é processado por sistemas de IA.
- Experiência no desenvolvimento de sistemas em ambientes onde a precisão da saída gerada traz implicações operacionais, regulatórias, de conformidade ou de segurança significativas.
Compensação
A compensação é baseada em educação, experiência, qualificações e equidade interna.
Benefícios para Funcionários
- Plano de Saúde (Médico, Odontológico e Visão)
- Plano de Aposentadoria (401k)
- Eventos universitários empolgantes
- Desafios sazonais de saúde e bem-estar motivacionais
- Iniciativas de Equilíbrio Vida/Trabalho
- Programa de bem-estar no local / Quiroprático da equipe
- Seguro de Vida (Básico, Voluntário e AD&D)
- Folga Remunerada (Férias, Licença Médica e Feriados Públicos)
- Licença Familiar (Maternidade, Paternidade)
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