Portugal
ambi.
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Engenheiro(a) de Plataforma de IA
Portugal
Lisbon, Portugal
TypeScriptPythonGCPDockerTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
SOBRE A VAGA
Construa a plataforma que transforma agentes de IA em sistemas confiáveis em produção.
Você será responsável pela camada de plataforma de IA que permite aos agentes completar trabalhos complexos e de ponta a ponta para clientes corporativos. Seu escopo abrangerá runtime de agentes, gerenciamento de contexto, execução e orquestração de ferramentas, pipelines de avaliação, prompting em nível de sistema e observabilidade.
Esta é uma função prática de engenharia de IA aplicada. Você construirá e operará sistemas alimentados por LLMs, recuperação e orquestração de agentes, com responsabilidade direta por sua confiabilidade, qualidade, latência e custo.
Você também moldará como os modelos são usados em toda a plataforma: escolhendo o modelo certo para cada tarefa, roteando o trabalho para modelos mais econômicos, quando apropriado, e implantando modelos open-source auto-hospedados em GPUs dedicadas.
Você será responsável pelo comportamento do sandbox e pela lógica de runtime do agente, trabalhando em estreita colaboração com SRE, que são responsáveis pela infraestrutura e capacidade do sandbox.
À medida que a organização de produtos se expande para múltiplas iniciativas, você trabalhará ao lado de líderes de iniciativa, engenheiros, engenheiros de design e engenheiros focados em IA para transformar as capacidades da plataforma em impacto mensurável para o cliente.
O QUE VOCÊ FARÁ
- Construir e evoluir o runtime do agente. Desenvolver as capacidades de gerenciamento de contexto, execução de ferramentas e orquestração que os agentes precisam para funcionar de forma confiável em produção.
- Tornar a qualidade mensurável. Construir pipelines e harnesses de avaliação que exponham modos de falha, capturem regressões e suportem releases confiantes.
- Melhorar a confiabilidade e o desempenho. Diagnosticar falhas em comportamento de modelo, pipelines de recuperação e dados, chamadas de ferramentas e infraestrutura.
- Otimizar o uso e o custo do modelo. Avaliar trade-offs entre capacidade, latência e custo entre modelos hospedados e auto-hospedados.
- Tornar o comportamento do agente observável. Desenvolver ferramentas de tracing e diagnóstico que ajudem a equipe a entender o que os agentes fizeram, por que falharam e como melhorá-los.
- Ser responsável pela entrega de ponta a ponta. Assumir problemas ambíguos desde o design até a implementação, avaliação, implantação, monitoramento e iteração.
O QUE VOCÊ TRARÁ
Estamos procurando experiência prática e evidências de impacto nas seguintes áreas:
- Sistemas de IA em produção. Você já lançou e operou sistemas baseados em LLM além de protótipos ou pesquisa, com experiência prática em prompting, gerenciamento de contexto, uso de ferramentas ou orquestração de agentes.
- Propriedade de ponta a ponta. Você transformou problemas ambíguos de IA em capacidades de produção com resultados mensuráveis e permaneceu responsável após o lançamento.
- Design de sistemas de IA. Você projeta para saídas não determinísticas, limites de contexto e chamadas de ferramentas não confiáveis, tratando confiabilidade, custo e latência como requisitos principais.
- Design de avaliação. Você pode construir conjuntos de testes significativos, definir taxonomias de falhas e criar avaliações que revelem problemas de qualidade e regressões.
- Depuração estruturada. Você investiga problemas através de hipóteses claras e rastreia falhas através das fronteiras do sistema para identificar causas raiz.
- Julgamento técnico. Você toma decisões sólidas de construir versus integrar com evidências incompletas e se adapta à medida que modelos, provedores e ferramentas evoluem.
EXPERIÊNCIA ADICIONAL ÚTIL
- Projetar e operar sistemas distribuídos com alto throughput e modos de falha complexos.
- Proteger sistemas de IA contra riscos como injeção de prompt, manuseio inseguro de saída e dependências comprometidas.
- Contribuir para ferramentas ou infraestrutura de IA open-source.
FOCO DA VAGA
Esta vaga foca nos sistemas que alimentam os agentes de IA. Ela não envolve treinamento de modelos ou condução de pesquisa em ML. Seu foco principal é engenharia de plataforma, em vez de recursos voltados ao usuário ou desenvolvimento de UI.
STACK TECNOLÓGICO
- Linguagens: TypeScript e Python
- Cloud: GCP — Cloud Run, GKE e GCS
- Infraestrutura: Terraform e Docker
- Observabilidade: Datadog
- Dados: Postgres e Redis
- IA: Modelos e ferramentas da Anthropic, juntamente com modelos open-source auto-hospedados
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