A FourKites, Inc. desenvolve uma plataforma global de visibilidade da cadeia de suprimentos que ajuda as organizações a monitorar e coordenar a logística em tempo real. Seus aplicativos reúnem dados de transporte, estoque e operações de pátio, proporcionando às equipes uma visão mais clara das remessas e da atividade da cadeia de suprimentos em vários modais de transporte. A empresa atende mais de 1.500 grandes marcas, incluindo negócios dos setores de logística, alimentos e bebidas, produtos farmacêuticos e manufatura, e se conecta a sistemas empresariais para apoiar operações mais eficientes, o controle de custos e o atendimento ao cliente.
Arquiteto principal de IA, sistemas de agentes
Lidere a arquitetura dos agentes de IA da FourKites, dos modelos e do gerenciamento de contexto à avaliação. Desenvolva a plataforma por trás dos trabalhadores digitais com IA para a cadeia de suprimentos.
Descrição
- Assuma a arquitetura dos agentes de IA da FourKites, abrangendo execução, contexto, modelos e avaliação.
- Defina a arquitetura de referência dos agentes para loops, uso de ferramentas, estado, checkpoints, novas tentativas, recuperação, salvaguardas, permissões e transferências para pessoas.
- Projete fluxos de trabalho duráveis e com várias etapas que atravessem janelas de contexto e se recuperem de falhas em ferramentas, APIs de transportadoras e modelos.
- Escolha a abordagem certa para cada problema, de modelos de ponta ou de pesos abertos a encoders ajustados ou código convencional.
- Gerencie o roteamento de modelos, os custos por tarefa e as metas de latência em toda a frota de agentes.
- Conecte agentes ao Kafka, microsserviços, Postgres, APIs de clientes e servidores MCP.
- Defina padrões de janela de contexto para prompts, ferramentas, conteúdo recuperado, memória e turnos anteriores, dentro dos limites de tokens.
- Crie ferramentas compartilhadas para recuperação, compactação de contexto, sumarização, isolamento de subagentes, cache de prompts e memória persistente.
- Investigue falhas de contexto e transforme as soluções em padrões de execução reutilizáveis.
- Desenvolva sistemas de avaliação offline usando traces de produção, verificações baseadas em código, classificação calibrada por LLM como juiz e conjuntos de regressão de CI.
- Desenvolva avaliações online com pontuação em produção, métricas de qualidade, monitoramento de deriva, lançamentos shadow e A/B, sinais de feedback e alertas de qualidade.
- Relacione as métricas de avaliação a resultados como precisão de rastreamento, resolução automatizada de exceções e taxas de preenchimento de agendamentos.
- Revise designs e pull requests, documente a arquitetura e os manuais operacionais e oriente engenheiros sêniores e staff.
- Acompanhe os avanços em modelos e ferramentas, conduza experimentos e recomende se é melhor desenvolver, comprar ou esperar.
- Trabalhe com Produto, Soluções e Sucesso do Cliente para transformar problemas do campo em melhorias na plataforma.
Requisitos
- Ter projetado a arquitetura e operado um sistema de agentes LLM para usuários reais e tráfego de produção, incluindo chamadas a ferramentas, fluxos de trabalho com várias etapas, tratamento de falhas e escalonamento para pessoas.
- Ter assumido a responsabilidade por um sistema de agentes LLM após o lançamento, gerenciando incidentes, custos e latência.
- Ter conhecimento profundo de aprendizado de máquina, incluindo atenção, codificações posicionais, arquiteturas de encoder e decoder, tokenização e caches KV.
- Ter treinado ou ajustado modelos de encoder, como modelos da família BERT, embeddings de sentenças, bi-encoders e reordenadores cross-encoder.
- Entender treinamento contrastivo, destilação e quantização.
- Ter gerenciado orçamentos de tokens e criado sistemas de recuperação e memória para agentes.
- Ter usado compactação de contexto e subagentes e medido a qualidade conforme as janelas de contexto se preenchem.
- Ter criado camadas de execução de agentes com loops, despacho de ferramentas, estado e checkpoints, interrupção e recuperação, ambientes isolados e permissões, salvaguardas e roteamento de modelos.
- Ter domínio de MCP, saídas estruturadas e streaming.
- Ter criado conjuntos de avaliação offline e online que cubram conjuntos de dados, avaliadores, calibração de LLM como juiz, barreiras de regressão de CI, pontuação em produção, amostragem de traces, monitoramento de deriva, implantações shadow e ciclos de feedback.
- Ter mais de 10 anos de experiência em software ou sistemas de aprendizado de máquina, incluindo mais de 3 anos desenvolvendo com LLMs.
- Ter sólida experiência prática com Python.
- Sentir-se à vontade para ler e revisar serviços Java ou TypeScript.
- Ter experiência em produção com AWS ou GCP, contêineres, Kubernetes e sistemas orientados a eventos.
- Comunicar-se bem por escrito e em conversas.
- É desejável ter experiência em cadeia de suprimentos, logística ou transporte.
- É desejável ter experiência com Document AI, OCR, modelos de layout e extração de dados de conhecimentos de embarque, faturas e comprovantes de entrega.
- É desejável ter experiência na criação de agentes de voz ou e-mail que atuem em nome de uma empresa.
- É desejável ter experiência com segurança de agentes, incluindo defesa contra injeção de prompt, permissões de ferramentas e isolamento de dados entre clientes.
- É desejável ter experiência com Claude, GPT, Gemini, modelos de pesos abertos e pilhas de serving de modelos.
- São desejáveis publicações, palestras ou contribuições de código aberto sobre agentes, recuperação ou avaliação.
Benefícios
- Remuneração competitiva e opções de ações.
- Cinco dias globais de recarga.
- Generosa folga remunerada e feriados padrão.
- Licença parental disponível para todas as pessoas que são mães ou pais.
- Auxílio anual para bem-estar.
- Dias para voluntariado.
- Os benefícios médicos começam no primeiro dia de trabalho.
- 36 dias de folga entre licenças médicas e folgas casuais e adquiridas.
- Cinco dias de recarga.
- Dois dias para voluntariado.
- Reembolso para estruturação do escritório em casa e tecnologia.
- Benefícios para estilo de vida e família.
- Apoio e orientação para o bem-estar mental.
- Aprendizado e desenvolvimento contínuos, incluindo um programa de desenvolvimento profissional e um clube Toastmasters.