Deepgram
Deepgram
A Deepgram é uma empresa de inteligência artificial para voz que desenvolve APIs de conversão de fala em texto, texto em fala e compreensão de linguagem. Sua plataforma ajuda desenvolvedores a criar aplicações de voz em tempo real, incluindo IA conversacional, ferramentas para centrais de atendimento e fluxos de trabalho de transcrição médica. Ao processar a linguagem falada com foco em precisão, velocidade e eficiência de custos, a Deepgram permite que organizações dos setores de saúde, logística, consultoria e outros transformem dados de voz em informações úteis e experiências interativas.

Engenheiro(a) sênior de analytics, inteligência para decisões — Deepgram Remoto

Construa a base governada de inteligência para decisões da plataforma de IA de voz da Deepgram. Crie modelos semânticos, ferramentas de dados prontas para agentes e sistemas de validação que melhorem a precisão analítica.

Descrição

  • Criar uma camada de dados de referência usando entidades padronizadas de clientes, contas, projetos, produtos e contratos
  • Unificar identidades entre Salesforce, o console, Stripe e os sistemas de faturamento
  • Gerenciar e versionar a camada semântica para que dashboards, notebooks e agentes usem métricas consistentes
  • Desenvolver ferramentas, permissões e interfaces MCP que ajudem agentes analistas a acessar os dados com segurança
  • Implementar verificações de granularidade, unicidade e reconciliação entre sistemas, atribuindo os problemas aos responsáveis
  • Testar as respostas dos agentes comparando-as com respostas verificadas e monitorar as taxas de precisão, recusa e respostas incorretas dadas com confiança
  • Resolver questões práticas de vendas, produto e finanças produzindo modelos de dados reutilizáveis

Requisitos

  • Usar extensivamente ferramentas de IA no trabalho diário e atuar com uma abordagem nativa de IA
  • Ter experiência em nível de produção com SQL e Python
  • Ter gerenciado uma camada semântica ou de métricas usando dbt, Cube, LookML ou tecnologia comparável
  • Aplicar sólido discernimento de modelagem de dados em relação a granularidade, chaves, defeitos e definições de negócio
  • Trabalhar de forma eficaz com infraestrutura em evolução e processos herdados limitados
  • Comunicar-se com clareza por escrito
  • Experiência com modelos de negócio baseados em uso ou consumo será considerada um diferencial
  • Experiência com sistemas de faturamento e consumo em tempo real será considerada um diferencial
  • Experiência com arquiteturas lakehouse, como Iceberg, Athena ou Trino, será considerada um diferencial
  • Contribuições para projetos de dados ou IA de código aberto serão consideradas um diferencial

Benefícios

  • Remuneração em ações
  • Bônus por desempenho

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