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AI Engineer I
Оценка ИИОтличная вакансия для старта карьеры в AI в крупной EdTech компании. Предлагается широкий стек технологий, удаленный формат работы и внушительный пакет льгот, включая поддержку образования и здоровья.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция начального уровня (Engineer I), но требует уверенных знаний в области LLM, векторных баз данных и Python. Ожидается умение работать с современным стеком (OpenAI, LangChain/Agents) и понимание процессов валидации моделей.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для AI-инженеров начального уровня в Бразилии (где базируется Arco) обычно находится в диапазоне от 8,000 до 12,000 BRL в месяц. Учитывая международный характер роли и требования к английскому, рыночная оценка в долларовом эквиваленте составляет около $25,000 - $40,000 в год.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the AI Engineer I position at Arco Educação. With a solid foundation in Python and experience in developing applications using LLMs and Vector Databases, I am eager to contribute to Arcotech's mission of transforming the educational experience through innovative digital solutions. My background in data science and software engineering practices aligns perfectly with your need for building robust LLM validation pipelines and multi-agent systems.
I am particularly drawn to Arco's commitment to diversity and its focus on creating a dynamic learning environment. Having worked with OpenAI and Anthropic APIs, as well as HuggingFace transformers, I am confident in my ability to develop and deploy AI-driven components that enhance student and educator engagement. I look forward to the possibility of bringing my technical skills and passion for EdTech to your talented team.
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Описание вакансии
📚Feita de pessoas que transformam a educação
Todas as vagas da Arco são elegíveis para Pessoas com Deficiência.
Somos Arcotech, time de tecnologia daArco Educação. Desenvolvemos soluções digitais para que alunos, pais e escolas atuem em conjunto por um aprendizado mais dinâmico e efetivo.
Aqui reunimos talentos que têm paixão por tecnologia e educação. Sabemos que, juntos, somos capazes de unir as duas forças para elevar a experiência de aprendizagem. Queremos ir além da inovação, nosso propósito é potencializar o impacto da educação nas pessoas, é o que nos move.
Por meio de soluções de aprendizagem, estimativas e relacionamento, ajudamos as escolas a se tornarem melhores, maiores e mais encantadoras para os alunos, educadores e familiares.
#VEMPRAARCO 🧡 #VEMSERTECH
Agora que você já captou um pouco mais da nossa essência, vamos falar sobre a oportunidade?
👉 Quais serão os seus desafios com a gente?
- Análises exploratórias, visualização de dados para entendimento de negócio e utilização de aplicações de LLMs;
- Desenvolvimento de aplicações de IA com Vector Databases, LLMs, Single agents e Multi agents;
- Desenvolvimento de pipelines de validação de aplicações de LLMs, incluindo datasets e LLM-as-a-judge;
- Desenvolvimento de pipelines de dados;
- Desenvolvimento de pequenos componentes de back-end e front-end para validação de conceito da aplicação de LLM;
- Leitura de blogs técnicos, vídeos de conferências e papers para geração de hipóteses de melhoria das aplicações de LLMs.
👉 O que esperamos que você tenha:
- + Experiência em Ciências de Dados, ou Engenharia de Machine Learning ou com APIs de LLMS;
+ Experiência profissional em comunicação em temas técnicos relacionados a Engenharia de Software, Ciência de Dados ou LLMs;
+ Familiaridade com Python, Git e boas práticas de Engenharia de Software;
+ Inglês (Intermediário/Avançado) para estudo de blogs técnico
Será um diferencial:
- Graduação em cursos ligados a ciência da computação, engenharias, matemática aplicada, estatística, aprendizado de máquina e outras disciplinas ligadas a dados;
- Conhecimentos com treinamento de modelos de machine learning;
- Experiência profissional com APIs da OpenAI, Anthropic e Gemini;
- Experiência profissional com biblioteca transformers do HuggingFace;
- Experiência profissional do deploy em ambientes Kubernetes;
- Experiência profissional como Analista de Negócios ou Product Manager;
- Experiência profissional em visualização de dados
Um dos pilares da Arcotech é a diversidade. Nossa motivação é nos manter em movimento, inovando e levando as tecnologias educacionais a patamares ainda não vistos. Para isso acreditamos na força da palavra equidade e no respeito à igualdade de direito. Aqui reconhecemos as singularidades, as diferenças e abraçamos a todes.
REQ-20251027-002
O que você vai encontrar na Arco, além de pessoas incríveis:
- Auxílio alimentação e/ou refeição
- Plano de saúde e odontológico
- Vale transporte
- Licença maternidade e paternidade estendida
- Auxílio creche
- Cuidado com a saúde: parceria com a Wellhub e Zenklub
- Incentivo à educação
- Desconto em passagens aéreas
- Parceria com plano de saúde para Pet
- Acesso aos materiais didáticos Arco para filhos de colaboradores
- Parcerias para MBA e Pós Graduação
#MaisDiversidade
Acreditamos que em um ambiente diverso e inclusivo nossas pessoas serão mais felizes, engajadas e com mais chances de atingir o seu máximo potencial. Por isso, aqui na Arco, respeitamos e valorizamos a igualdade de direito, reconhecemos as singularidades e acreditamos que todas as pessoas podem contribuir para o nosso propósito. #VemPraArco
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Git
- Large Language Models
- Vector Databases
- Machine Learning
- Kubernetes
- Hugging Face
- OpenAI API
- Data Visualization
- Data Pipelines
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с LLM и понимания архитектуры приложений.
Можете ли вы описать процесс создания RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) и роль векторных баз данных в ней?
Оценка навыков оценки качества ответов моделей, что указано в требованиях (LLM-as-a-judge).
Как вы подходите к валидации ответов LLM и какие метрики используете для оценки точности и галлюцинаций?
Проверка навыков разработки и понимания жизненного цикла ПО.
Расскажите о вашем опыте работы с Python и Git: как вы организуете код и обеспечиваете его качество в командной разработке?
Оценка способности кандидата следить за быстро меняющейся областью ИИ.
Какие последние статьи или технические блоги в области ИИ вас заинтересовали и как вы применяете эти знания на практике?
Проверка понимания агентных архитектур, упомянутых в описании.
В чем разница между Single-agent и Multi-agent системами, и в каких случаях предпочтительнее использовать каждую из них?
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