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Azumo
Engenheiro(a) de IA - IA Generativa e Agentes
RemotoMéxico
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PythonAWSDockerGoTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Onde esta função se encaixa
Azumo constrói e opera sistemas de IA em produção para empresas que vão desde startups em estágio inicial até a Meta. Estamos contratando um(a) Engenheiro(a) de IA para ser responsável pelo que esses sistemas fazem após entrarem em operação: pipelines de recuperação, agentes que utilizam ferramentas, mecanismos de avaliação e as salvaguardas que os mantêm confiáveis diante de usuários reais.
A função é totalmente remota na América Latina, alinhada ao dia de trabalho do seu cliente. Você não construirá demonstrações. Azumo entrega IA em produção desde 2016, e o trabalho aqui começa onde o protótipo termina, tornando um sistema confiável, mensurável e acessível o suficiente para ser apresentado aos clientes.
A organização de engenharia da Azumo é construída em torno de quatro áreas. A área de Engenharia de Dados é responsável por pipelines, armazenamento e camada de recuperação. A área de Cientista de Dados é responsável pela pergunta e pelo método. A área de Engenheiro(a) de Software é responsável pela entrega de produtos aumentados por IA. Esta função é a área de Engenheiro(a) de IA e é responsável pelo comportamento em produção.
Uma pergunta define o limite: quando a saída está errada, de quem é o problema? "O método era inadequado" é uma questão de Cientista de Dados. "O sistema fez a coisa errada com um método apropriado" é sua.
O que você construirá
- Sistemas de recuperação. Pipelines de chunking e embedding, busca híbrida, reranking e avaliação da qualidade da recuperação, construídos sobre pgvector, Pinecone, Qdrant, FAISS ou Azure AI Search.
- Fluxos de trabalho de agentes. Execução multi-etapa com estado, chamadas de ferramentas, servidores MCP, imposição de saída estruturada, gerenciamento de janela de contexto, fallbacks determinísticos e portões de 'human-in-the-loop' para as decisões que precisam de um.
- Avaliação. Conjuntos de testes que refletem a decisão que o sistema está realmente tomando, pontuação model-as-judge, rastreamento de regressão em alterações de prompt e modelo, e análise honesta de erros. Se uma mudança tornou o sistema melhor, você deve ser capaz de provar isso.
- Confiabilidade e segurança. Defesa contra prompt injection, validação de saída, salvaguardas, tratamento de PII e degradação graciosa quando um modelo ou chamada de ferramenta falha.
- Operação em produção. Implantação em contêineres em Azure ou AWS, CI/CD, observabilidade e orçamentos explícitos de latência, custo e tokens que você gerencia em vez de descobrir após a fatura.
- Trabalhe dentro do ambiente do cliente. Seus repositórios, suas reuniões diárias (standups), às vezes suas chamadas com clientes. Azumo é certificada SOC 2, o código do cliente permanece nos repositórios do cliente, e alguns contratos carregam requisitos adicionais como HIPAA.
Como trabalhamos
Nossos engenheiros constroem com IA todos os dias. Claude Code, Codex e ferramentas semelhantes fazem parte da cadeia de ferramentas padrão aqui, não são um experimento. Executamos uma auditoria automatizada em toda a base de código no primeiro dia e todos os dias depois, classificando achados de segurança, custo e arquitetura por gravidade com o arquivo e linha exatos, para que uma equipe pequena possa se mover rapidamente sem que a qualidade se degrade. Permanecemos neutros em relação a fornecedores entre modelos OpenAI, Anthropic e de pesos abertos, e executamos o Valkyrie, nossa própria camada de produção, quando uma interface única para qualquer modelo é a chamada correta.
Candidate-se em azumo.com/join-our-team ou escreva para nós em people@azumo.com.
Sobre a Azumo
Azumo é uma empresa de desenvolvimento de software sediada em São Francisco que constrói aplicações inteligentes desde 2016. Fornecemos equipes de engenharia de IA nearshore para organizações que precisam de IA em produção mais rápido do que podem contratar: como uma equipe de engenharia embarcada, como aumento de pessoal de IA ao lado de uma equipe existente, ou como uma construção completa de projeto. Nossos engenheiros trabalham na América Latina, alinhados aos fusos horários dos Estados Unidos, e entregaram para Twitter, Meta, Discovery Channel, Omnicom, UnitedHealth e CENTEGIX.
Contratamos por senioridade e testamos isso antes que alguém entre em uma equipe de cliente. Apoiamos os engenheiros a se aprofundarem no stack moderno de IA e devolvemos tempo para trabalho em código aberto, ensino comunitário e filantropia.
Qualificações básicas
- 4+ anos construindo e entregando software em produção, com uma linguagem backend moderna (ex: Python) como seu foco principal, mais os fundamentos de engenharia que a acompanham: testes, revisão de código, CI/CD, Git, contêineres, design de API e programação assíncrona.
- Experiência comprovada em produção com sistemas baseados em LLM: geração aumentada por recuperação (RAG), chamadas de função e ferramentas, imposição de saída estruturada e design de prompt como uma disciplina de engenharia em vez de tentativa e erro.
- Trabalho prático com infraestrutura vetorial e de recuperação como pgvector, Pinecone, Qdrant, FAISS ou Azure AI Search, incluindo os problemas de qualidade de recuperação que vêm com isso.
- Experiência com frameworks e ferramentas de agentes: LangGraph, LangChain, CrewAI, Model Context Protocol (MCP) ou loops de execução nativos de Python. Importa-nos que você tenha entregue um sistema com estado e que utilize ferramentas, não qual framework você usou.
- Você construiu um conjunto de avaliação para um sistema de LLM. Design de conjunto de testes, pontuação model-as-judge ou equivalente, e rastreamento de regressão com Langfuse, Ragas, LangSmith ou algo que você escreveu. Este é o requisito que mais avaliamos.
- Experiência de implantação em nuvem, preferencialmente Azure e aceitável AWS, com Docker, pipelines de CI/CD e infraestrutura como código (GitHub Actions, Terraform ou Bicep).
- Disciplina de trabalho em torno de latência, custo de tokens e throughput. Você pode explicar quanto custa executar um recurso e o que você fez a respeito.
- Uso ativo de ferramentas de codificação assistida por IA, como Claude Code, Cursor ou GitHub Copilot em trabalho de entrega real.
- Inglês escrito e falado claro, nível C1 ou superior, e a confiança para explicar uma troca técnica diretamente a um cliente.
- Bacharelado em Ciência da Computação, Ciência de Dados ou área relacionada, ou experiência profissional equivalente.
Qualificações preferenciais
- Fine-tuning e adaptação de modelos de pesos abertos: LoRA, QLoRA, PEFT, e uma visão clara de quando o fine-tuning é a resposta errada.
- Inferência e serviço auto-hospedados ou de pesos abertos, e as trocas de custo e latência em relação a APIs hospedados.
- Sistemas multimodais cobrindo visão, fala ou compreensão de documentos, além de texto.
- Trabalho de segurança específico para sistemas de LLM: testes de prompt injection, red-teaming e sanitização de saída.
- Entrega sob um regime de conformidade como SOC 2 ou HIPAA.
- Cargas de trabalho de inferência em streaming, em tempo real ou de alto throughput.
- Contribuições para bibliotecas de IA de código aberto, escrita técnica publicada ou participação ativa na comunidade de engenharia de IA.
- Cultura 100% remote-first (trabalhe em qualquer lugar da América Latina)
- Férias remuneradas (PTO)·
- Feriados dos EUA·
- Treinamento e certificações em IA·
- Desenvolvimento de carreira com mentoria·
- Participação nos lucros·
- Remuneração em US$.
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