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Jobgether
Engenheiro Principal de IA, Pipelines de Mídia
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TypeScriptPythonGo
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Esta vaga está listada em nome de uma empresa parceira, que gerencia todas as candidaturas e etapas seguintes. Nosso parceiro busca um Engenheiro Principal de IA, Pipelines de Mídia, baseado nos Estados Unidos.
Como a Jobgether funciona
Usamos um processo de correspondência impulsionado por IA para garantir que sua candidatura seja revisada de forma rápida, objetiva e justa em relação aos requisitos principais da vaga. Nosso sistema identifica os candidatos mais adequados, e esta lista é então compartilhada diretamente com a empresa contratante. A decisão final e as próximas etapas (entrevistas, avaliações) são gerenciadas pela equipe interna deles.
Agradecemos seu interesse e desejamos o melhor!
Por que se candidatar através da Jobgether?
Aviso de Privacidade de Dados: Ao enviar sua candidatura, você reconhece que a Jobgether processará seus dados pessoais para avaliar sua candidatura e compartilhar informações relevantes com o empregador contratante. Este processamento baseia-se no interesse legítimo e em medidas pré-contratuais sob as leis de proteção de dados aplicáveis (incluindo o GDPR). Você pode exercer seus direitos (acesso, retificação, exclusão, objeção) a qualquer momento.
#LI-CL1
Assuma um papel técnico de liderança na construção de sistemas de transformação de mídia baseados em IA que ajudam criadores e marcas de mídia a ampliar o alcance de seu conteúdo em diferentes plataformas e idiomas. Como Engenheiro Principal, você definirá a arquitetura e o roteiro técnico para pipelines que transformam grandes catálogos de mídia em vídeos de formato curto, dublagens multilíngues e formatos otimizados para descoberta impulsionada por IA. Você combinará engenharia prática com tomada de decisão estratégica em IA multimodal, sistemas distribuídos e infraestrutura em nuvem. Um foco central será melhorar a velocidade de processamento, controlar os custos de inferência e garantir resultados de alta qualidade de forma consistente em escala. Trabalhando em estreita colaboração com especialistas em IA e líderes multifuncionais, você estabelecerá padrões de engenharia e guiará recursos críticos desde a experimentação até a produção. Esta é uma oportunidade de moldar um produto em rápida evolução enquanto resolve desafios complexos na interseção de IA, mídia e confiabilidade empresarial.
Responsabilidades
Você será responsável pela direção técnica e pela entrega prática do pipeline principal de transformação de mídia, garantindo que ele permaneça escalável, eficiente em termos de custos, confiável e adaptável à medida que os modelos e as necessidades dos clientes evoluem. Suas responsabilidades incluirão:
- Arquitetura de Pipeline: Definir a arquitetura para ingestão, transformação, garantia de qualidade e entrega de mídia. Tomar decisões importantes sobre orquestração, modelos de dados, limites de serviço e design de sistemas, documentando-as claramente para outros engenheiros.
- Estratégia de Modelos e Fornecedores: Avaliar e selecionar tecnologias entre grandes modelos de linguagem, reconhecimento de fala, conversão de texto em fala, tradução e processamento de vídeo. Conduzir comparações estruturadas de modelos e determinar quando construir, comprar ou ajustar soluções.
- Infraestrutura de IA Flexível: Projetar pipelines modulares que permitam que modelos de IA e provedores de serviços sejam substituídos ou atualizados sem exigir grandes mudanças arquiteturais.
- Otimização de Custo, Latência e Vazão: Ser responsável pelo custo por minuto de mídia processada e melhorar a eficiência por meio de processamento em lote, cache, roteamento inteligente e gerenciamento de recursos de GPU. Garantir que o sistema degrade de forma controlada quando provedores externos sofrerem atrasos ou interrupções.
- Avaliação e Garantia de Qualidade: Desenvolver estruturas de avaliação para precisão de tradução, naturalidade e sincronização de dublagem, seleção de clipes e conformidade da marca. Implementar portões de qualidade automatizados, verificações de verificação, detecção de silêncio e detecção de falhas, com suporte de revisão humana direcionada.
- Confiabilidade Empresarial: Estabelecer objetivos de nível de serviço (SLOs), práticas de observabilidade, procedimentos de resposta a incidentes e padrões robustos de tratamento de dados para conteúdo de clientes sensível, não lançado ou com direitos restritos.
- Direitos, Consentimento e Segurança de IA: Colaborar com a liderança para abordar o consentimento de clonagem de voz, direitos de imagem, propriedade de conteúdo e divulgação de IA, incorporando salvaguardas relevantes na arquitetura do sistema.
- Padrões de Engenharia e Mentoria: Definir expectativas para documentação de design, revisões de código, testes e qualidade técnica. Apoiar outros engenheiros por meio de mentoria, pareamento e feedback construtivo.
- Entrega Prática de Produto: Desenvolver pessoalmente componentes críticos e liderar iniciativas de roteiro de alta prioridade desde protótipos iniciais até a implantação em produção.
- Melhoria Contínua: Identificar gargalos de escalabilidade, avaliar como a arquitetura funcionará com dez vezes o volume atual e implementar melhorias que aumentem a eficiência, a qualidade e a maturidade operacional.
- Resultados Mensuráveis: Reduzir custos de processamento, estabelecer pontuações de qualidade rastreáveis para cada tipo de saída, acelerar a introdução de novos modelos e idiomas e fornecer relatórios de confiabilidade transparentes para clientes corporativos.
Requisitos
Você é um engenheiro experiente e com mentalidade de produto que combina profunda experiência em sistemas com experiência prática em IA generativa. Você se sente confortável tomando decisões técnicas de alto impacto em um ambiente em evolução, validando suposições por meio de experimentação e assumindo a responsabilidade pelos resultados de produção.
- Ampla Experiência em Engenharia: Normalmente 10+ anos de experiência em engenharia de software, incluindo responsabilidade por sistemas de produção com usuários reais, compromissos de tempo de atividade e restrições de custo.
- Experiência em IA Generativa em Produção: Experiência comprovada na entrega de sistemas de IA multimodais ou impulsionados por LLM, incluindo fluxos de trabalho de agentes, pipelines de várias etapas ou geração aumentada por recuperação (RAG).
- Prontidão para Produção e Avaliação: Experiência em lidar com os desafios que vão além de protótipos, incluindo estruturas de avaliação, novas tentativas, tratamento de falhas, monitoramento e gerenciamento de custos de inferência.
- Programação e Infraestrutura em Nuvem: Proficiência profunda em Python e/ou TypeScript, juntamente com experiência no uso de pelo menos uma grande plataforma de nuvem. Capacidade de selecionar tecnologias com base em requisitos técnicos e de negócios e explicar claramente as compensações.
- Sistemas Distribuídos: Forte compreensão de orquestração de tarefas, filas de mensagens, sistemas de armazenamento, bancos de dados e o design de cargas de trabalho em larga escala que são executadas por longos períodos e devem se recuperar de falhas.
- Liderança Técnica: Experiência em definir a direção arquitetural para sistemas usados por outros engenheiros, apoiada por documentação de design, revisões de código e mentoria.
- Mentalidade Nativa de IA: Curiosidade sobre modelos e ferramentas emergentes, com o hábito de experimentar, construir protótipos e desenvolver ferramentas ou agentes personalizados. Capacidade de distinguir experimentos promissores de soluções prontas para produção.
- Bom Julgamento Técnico: Confiança para tomar decisões com informações incompletas, avaliar riscos, explicar suposições e mudar de direção quando as evidências justificarem.
- Liderança Colaborativa: Fortes habilidades de comunicação, humildade, integridade e respeito por disciplinas técnicas e criativas. Capacidade de dar e receber feedback de forma construtiva.
- Orientação para Produto e Negócios: Um forte foco em execução, valor comercial, necessidades do cliente e resultados mensuráveis, em vez de experimentação apenas por experimentar.
- Autonomia e Responsabilidade: Capacidade de trabalhar efetivamente em um ambiente remoto, priorizar de forma independente em relação aos objetivos da empresa, assumir resultados e manter as partes interessadas informadas.
Experiência adicional que seria vantajosa inclui:
- Processamento de Mídia: Familiaridade com FFmpeg, codecs, contêineres, transcodificação, normalização de volume e formatos de legenda ou subtítulo.
- IA de Fala e Áudio: Experiência com reconhecimento de fala, conversão de texto em fala, clonagem de voz, diarização de falantes ou tecnologias de sincronização labial.
- Compreensão de Vídeo: Conhecimento de detecção de cena, extração de destaques, seleção de clipes ou embeddings multimodais.
- Hospedagem de Modelos Baseada em GPU: Experiência em auto-hospedagem de modelos de IA de código aberto em GPUs, incluindo planejamento de capacidade e otimização de custos.
- Recuperação de Conteúdo: Familiaridade com sistemas de recuperação e busca vetorial em grandes catálogos de conteúdo.
- Experiência na Indústria: Histórico em mídia, publicação, podcasting, plataformas de criadores ou fornecimento de soluções tecnológicas para clientes de mídia corporativa.
Benefícios
- Propriedade técnica: Lidere a arquitetura e a direção técnica de um produto de IA central enquanto permanece envolvido com o trabalho de engenharia crítico.
- Impacto no produto: Construa ferramentas impulsionadas por IA que ajudam criadores e marcas de mídia a distribuir conteúdo em plataformas, idiomas e canais de descoberta orientados por IA.
- Desafios avançados de IA: Trabalhe com IA multimodal, orquestração de modelos, tecnologias de fala, processamento de vídeo e sistemas distribuídos de larga escala.
- Autonomia de engenharia: Influencie escolhas tecnológicas, arquitetura, estratégia de fornecedores e o roteiro do produto.
- Colaboração multifuncional: Trabalhe em estreita colaboração com especialistas em engenharia de IA e líderes organizacionais para traduzir objetivos ambiciosos de produto em sistemas de produção.
- Crescimento profissional: Estabeleça padrões de engenharia, oriente outros engenheiros e ajude a moldar as bases técnicas de um produto de IA em evolução.
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