Hire Overseas to agencja rekrutacyjna założona w 2023 roku, która pomaga firmom znajdować specjalistów z zagranicy do pracy zdalnej na stanowiskach technicznych, projektowych, marketingowych, administracyjnych i pokrewnych. Firma współpracuje z klientami między innymi z branży konsultingowej, marketingowej i logistycznej, koncentrując się na łączeniu ich ze starannie zweryfikowanymi kandydatami, którzy mogą wspierać bieżące działania i rozwój biznesu. Hire Overseas podaje, że do swojej sieci talentów przyjmuje mniej niż 1% kandydatów z całego świata.
Starszy inżynier AI i systemów agentowych (praca zdalna, Argentyna)
Twórz pełnostackowe aplikacje agentowe i produkcyjną infrastrukturę AI dla Hire Overseas — globalnej firmy konsultingowej specjalizującej się w danych i AI. Pracuj z React, Pythonem lub Node.js, generowaniem wspomaganym wyszukiwaniem, ewaluacją i wdrażaniem w chmurze.
Argentyna
Brazylia
Peru45 000 $ – 65 000 $ / rok
ZdalniePełny etatSeniorWymagany Język: angielskiSztuczna inteligencjaOpis
- Twórz aplikacje dla użytkowników w TypeScript i React oraz usługi backendowe i interfejsy API w Pythonie lub Node.js
- Projektuj funkcje agentowe, takie jak orkiestracja, wywoływanie narzędzi i funkcji, pamięć oraz mechanizmy ochronne
- Rozwijaj potoki generowania wspomaganego wyszukiwaniem do pozyskiwania danych, dzielenia na fragmenty, tworzenia embeddingów oraz wyszukiwania wektorowego lub hybrydowego
- Integruj systemy AI z danymi i aplikacjami przedsiębiorstwa za pomocą API, warstw semantycznych oraz protokołów, w tym MCP
- Buduj zestawy ewaluacyjne i testy regresji dla funkcji opartych na LLM, śledząc koszt, opóźnienia i jakość w środowisku produkcyjnym
- Korzystaj z kontroli wersji, przeglądów kodu, automatycznych testów, CI/CD i praktyk obserwowalności
- Wdrażaj rozwiązania w GCP, Azure lub AWS oraz utrzymuj potoki danych zasilające systemy AI
- Codziennie pracuj z Claude Code, Gemini CLI, Codex lub Cursor, stosując weryfikację i przeglądy
- Informuj klientów i liderów projektów o postępach, kompromisach i przeszkodach
- Wspieraj działania przedsprzedażowe, określając zakres rozwiązań, tworząc demonstracje i szacując nakład pracy
- Wspieraj młodszych inżynierów oraz twórz wewnętrzne akceleratory, wielokrotnego użytku komponenty i standardy inżynieryjne
Wymagania
- Od trzech do pięciu lat doświadczenia w tworzeniu oprogramowania lub inżynierii danych
- Rozległe praktyczne doświadczenie z narzędziami AI i tworzeniem rozwiązań opartych na LLM zdobyte w ciągu ostatniego roku
- Bardzo dobra znajomość programowania w Pythonie i TypeScripcie lub JavaScripcie
- Doświadczenie w projektowaniu i używaniu API
- Doświadczenie w tworzeniu frontendów z użyciem Reacta lub porównywalnego frameworka
- Doświadczenie z co najmniej jednym frameworkiem backendowym
- Praktyczne doświadczenie z RAG, embeddingami i wyszukiwaniem wektorowym
- Doświadczenie z frameworkiem agentowym, takim jak LangGraph, LangChain, Google ADK, Claude Agent SDK lub OpenAI Agents SDK
- Dogłębna znajomość co najmniej jednego głównego ekosystemu platform AI: Google, Anthropic lub OpenAI
- Doświadczenie zawodowe z GCP, Azure lub AWS
- Doświadczenie w budowaniu i utrzymywaniu potoków danych
- Biegłość w agentowych narzędziach programistycznych, w tym Claude Code, Gemini CLI, Codex lub Cursor
- Profesjonalna znajomość języka angielskiego na poziomie C1 lub C2 lub wyższym
- Licencjat lub magister z informatyki, inżynierii lub pokrewnej dziedziny albo równoważne doświadczenie praktyczne
- Uzyskanie certyfikatu głównej platformy AI lub dostawcy chmury w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, jeśli certyfikat nie został jeszcze zdobyty
- Dyspozycyjność w godzinach pracy w USA
- Aktualne CV
- Profil GitHub lub portfolio prezentujące systemy AI albo pełnostackowe projekty wdrożone produkcyjnie
- Jedno- lub dwuminutowe nagranie Loom przedstawiające jeden produkcyjny system AI, za który odpowiadałeś od początku do końca, w tym podejście do ewaluacji i niezawodności
Benefity
- W pełni zdalny model pracy
- Wynagrodzenie wypłacane w USD
- Wypłaty realizowane dwa razy w miesiącu — 15. i 30. dnia miesiąca
- Płatny czas wolny zgodnie z polityką firmy
- Dni świąteczne zgodnie z wytycznymi firmy
- Finansowanie egzaminu i czas na przygotowanie do certyfikacji głównej platformy AI lub dostawcy chmury w ciągu pierwszych dwóch miesięcy