AI Engineer — Answer Intelligence

Sobre a vaga

Todo o produto da Growli se apoia em um único conjunto de dados: respostas reais de assistentes a perguntas reais de compra, coletadas continuamente em dez plataformas de IA e seis idiomas. Você vai assumir esse pipeline de coleta e análise de ponta a ponta — orquestração das sondagens, detecção de menções e posições, extração de fontes, detecção de mudanças — e levar a precisão de boas heurísticas para uma verdade medida e comparável. É engenharia de IA aplicada com uma característica incomum: toda melhoria que você entrega chega imediatamente ao cliente como evidência melhor. Como os modelos mudam todo mês, o pipeline que os mede precisa evoluir no mesmo ritmo — você será quem mantém a gente à frente dessa curva, e suas decisões vão definir como toda a categoria mede visibilidade em IA.

O que você vai fazer

• Assumir o pipeline de sondagem multiassistente: agendamento, resiliência, controle de custo e limitação por provedor em dez plataformas.
• Melhorar a detecção de menção, posição e sentimento em seis idiomas — medida contra conjuntos de respostas rotuladas, não por intuição.
• Construir a camada de extração de fontes que rastreia quais páginas e domínios moldam as respostas de cada assistente.
• Projetar arcabouços de avaliação que peguem regressões de detecção antes que o cliente as veja.
• Acompanhar lançamentos de modelos e mudanças nas APIs dos provedores e adaptar o pipeline em dias, não em trimestres.
• Trabalhar com o time de produto para transformar dados brutos de respostas em novas capacidades mensuráveis — visibilidade por região, participação dos concorrentes, alertas de mudança.
• Manter o conjunto de dados longitudinal imutável, bem modelado e barato de consultar enquanto ele cresce em milhões de observações.

Como é o sucesso

• A precisão da detecção tem um número, um conjunto de benchmarks e uma tendência de alta visível.
• Um novo assistente ou modelo pode entrar na frota de sondagem em menos de um dia.
• Incidentes de provedor degradam com elegância em vez de produzir buracos silenciosos nos dados.
• Existe pelo menos um novo tipo de evidência pelo qual os clientes pagam porque você o construiu.

O que estamos buscando

• 4+ anos de engenharia em produção com Python; você já entregou e sustentou pipelines de dados ou de ML.
• Experiência prática com APIs de LLM, seus modos de falha e avaliação no nível do prompt.
• Você trata medição como problema de engenharia: baselines, regressões, dados rotulados.
• Conforto em assumir um sistema de ponta a ponta — arquitetura, custo, monitoramento, resposta a incidentes.
• Você escreve com clareza; um documento de design seu é mais curto e mais afiado que a reunião que ele substitui.
• Diferencial: experiência em PLN em vários idiomas, ou trabalho anterior com ferramentas de busca ou SEO.

Publicada em 1 de setembro de 2026