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ConsultoriaCuidados de saúdeIndústria de transformação
A AI Fund é um estúdio de venture capital que ajuda a lançar e desenvolver empresas baseadas em inteligência artificial. Em parceria com fundadores e pioneiros da tecnologia, assume um papel de cofundadora minoritária e apoia a criação de aplicações de IA em áreas como manufatura, saúde mental, educação e saúde. Seu trabalho combina a criação de empreendimentos com suporte prático a equipes que aplicam IA a desafios de diversos setores.
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Vagas da empresa

Engenheiro de software de sistemas de IA - AI Fund - Remoto no Canadá

Desenvolva pipelines de LLM em produção e orquestração de agentes para a plataforma empresarial de inteligência de segurança da Haven Safety AI. Melhore a recuperação, a avaliação, a observabilidade e a qualidade dos modelos para setores regulados.

CACanadáRemotoTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de IAEngenheiro de machine learning
AzureElasticsearchMongoDBNeo4jPython

Descrição

  • Desenvolva e opere pipelines de LLM de várias etapas que coordenam chamadas de modelos e ferramentas, consultas a grafos, recuperação, controles de qualidade e encaminhamentos entre agentes especializados.
  • Expanda a equipe coordenada de agentes e a camada de orquestração da Haven, desde evidências de incidentes até análise, revisão e aprendizado empresarial.
  • Projete sistemas de contexto usando percursos em grafos do Neo4j, busca vetorial e recuperação híbrida.
  • Crie conjuntos de dados de avaliação, métodos de pontuação, suítes de regressão, comparações de modelos, ciclos de revisão humana e atribuição de qualidade por etapa.
  • Adicione rastreamento, auditoria de chamadas de ferramentas, monitoramento de custos e latência, tratamento de falhas e painéis de qualidade.
  • Identifique loops de orquestração, alucinações e deriva não detectada dos modelos antes que afetem os clientes.
  • Escolha entre modelos da OpenAI, Anthropic e Google conforme os requisitos da tarefa.
  • Colabore com as equipes de produto e engenharia do conhecimento enquanto ajuda a definir o roadmap de IA.
  • Reporte-se ao CTO e contribua para diversas responsabilidades de uma equipe fundadora.

Requisitos

  • Experiência profissional em engenharia de IA ou aprendizado de máquina, incluindo a entrega de sistemas de LLM usados por clientes reais.
  • Experiência prática na criação e solução de problemas em fluxos de trabalho de várias etapas com chamadas de ferramentas usando LangGraph, LangChain ou um framework equivalente.
  • Um processo repetível de avaliação de LLM usando conjuntos de dados representativos, testes de regressão, métodos de LLM como juiz ou ciclos de revisão humana.
  • Experiência na preparação de contexto para LLMs e na tomada de decisões fundamentadas sobre o que recuperar, quanto recuperar e por quê.
  • Experiência comprovada assumindo a responsabilidade por sistemas durante implantação, monitoramento e resposta a incidentes.
  • Experiência na investigação e resolução de uma falha ou regressão em produção.
  • Capacidade de trabalhar com diferentes provedores de modelos e explicar os trade-offs entre qualidade, latência, custo, contexto e risco operacional.
  • Conhecimento prático de Neo4j e Cypher, ou de um banco de dados de grafos comparável, com capacidade de aprender rapidamente modelagem de dados em grafos; fortemente desejável.
  • Sólidas habilidades de desenvolvimento em Python.
  • Experiência em produção com FastAPI, serviços assíncronos, testes, observabilidade e interfaces sustentáveis.
  • Experiência avançada com grafos, incluindo Cypher, evolução de esquemas, padrões MERGE, embeddings e operação de um grafo de conhecimento ativo; desejável.
  • Experiência com segurança empresarial de IA; desejável.
  • Experiência com Azure e busca híbrida; desejável.
  • Experiência com Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch ou plataformas semelhantes; desejável.
  • Experiência anterior em SaaS B2B empresarial; fortemente desejável.

Benefícios

  • Faça parte de uma equipe pequena com grande autonomia.
  • Receba feedback direto das equipes de segurança e veja o efeito do seu trabalho nos clientes.
  • Trabalhe em estreita colaboração com as equipes de CTO, produto e engenharia do conhecimento.
  • Influencie decisões técnicas importantes e entregue mudanças rapidamente aos clientes.
  • Enfrente desafios complexos de raciocínio em um domínio crítico para a segurança.
  • Trabalhe em uma cultura que prioriza a avaliação, centrada em qualidade mensurável, observável e aprimorável.

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