A Striveworks desenvolve software de operações de aprendizado de máquina para organizações que precisam colocar a IA em prática com mais velocidade, supervisão e responsabilidade. Sua plataforma Chariot oferece suporte a todo o ciclo de vida dos modelos, desde a criação e a implantação até o monitoramento do desempenho e a manutenção de trilhas de auditoria. As capacidades da empresa abrangem visão computacional, processamento de linguagem natural e IA generativa, com ênfase em governança e em tornar as ferramentas baseadas em dados utilizáveis por equipes além das especializadas. A Striveworks atua nos setores de saúde, logística, consultoria, segurança física, segurança nacional, cibersegurança e finanças, oferecendo abordagens de implantação adequadas a diferentes ambientes operacionais.
Engenheiro(a) Sênior de Aprendizado de Máquina – Autorização Secret ativa (híbrido em Austin)
Desenvolva agentes baseados em LLM e fluxos de trabalho de IA confiáveis para a plataforma de operações da Striveworks voltada ao setor governamental. Contribua para o Chariot, projetos de clientes e implantações essenciais para a missão.
Estados Unidos
Texas$ 185.000 – $ 230.000 / ano
HíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learningDescrição
- Criar soluções de aprendizado de máquina para projetos com clientes e o desenvolvimento de produtos de longo prazo
- Coordenar pipelines de dados complexos e fluxos de trabalho agênticos
- Ampliar os recursos do Chariot, a plataforma proprietária de operações de IA da Striveworks
- Desenvolver sistemas de IA confiáveis em modelos, agentes, ferramentas e fluxos de trabalho
- Avaliar e aprimorar o desempenho e a usabilidade dos sistemas de IA
- Trabalhar em estreita colaboração com clientes, cientistas de dados, engenheiros de software e engenheiros de DevOps
- Orientar melhorias na plataforma e ampliar as capacidades organizacionais
- Adaptar soluções para implantações de campo essenciais para a missão por meio do contato direto com clientes
- Fornecer insights que influenciem a direção futura do produto
- Viajar por até 20% do tempo de trabalho
Requisitos
- Bacharelado em ciência da computação, aprendizado de máquina ou área relacionada, além de pelo menos 6 anos de experiência relevante
- Histórico comprovado de entrega de sistemas centrados em dados abrangendo engenharia de dados, limpeza de dados, ETL, aprendizado de máquina e análise em produção
- Experiência prática no projeto, construção, avaliação e otimização de agentes baseados em LLM e fluxos de trabalho agênticos
- Experiência conectando sistemas de IA a ferramentas externas, APIs, servidores MCP e fontes de dados corporativas
- Experiência na criação de métodos e estruturas de avaliação para desempenho, confiabilidade e segurança de agentes
- Conhecimento prático de RAG, uso de ferramentas, planejamento e arquiteturas de sistemas multiagentes
- Excelente domínio de linguagens e bibliotecas de aprendizado de máquina, com proficiência especializada em Python
- Conhecimento de TensorFlow, PyTorch e/ou scikit-learn
- Sólida base de engenharia de software em algoritmos, estruturas de dados e padrões de projeto
- Proficiência em pelo menos uma linguagem de sistemas, incluindo Go, Rust, C++, Java ou Scala
- Experiência com práticas e ferramentas modernas de engenharia, como Agile, controle de versão, rastreamento de problemas, CI/CD e depuração
- É obrigatória uma autorização de segurança Secret ativa ou superior dos EUA e a cidadania americana
- Bacharelado em ciência da computação, aprendizado de máquina ou área relacionada, além de pelo menos 6 anos de experiência relevante
Benefícios
- Seguro médico, odontológico e oftalmológico
- Cobertura opcional de seguro de vida, incapacidade de longo prazo, acidentes e indenização hospitalar
- Planos HSA e FSA, incluindo FSA para cuidados de dependentes
- Plano de aposentadoria 401(k)
- Folga remunerada ilimitada
- Licença parental remunerada
- Concessões de participação acionária
- Bônus em dinheiro
- Opção de trabalhar totalmente remotamente
- Trabalho híbrido ou presencial no escritório no noroeste de Austin, Texas