Turing

Trabajo de ingeniero DevSecOps remoto

En Turing, estamos buscando ingenieros DevSecOps que serán responsables del desarrollo de software, reconociendo las amenazas de seguridad y configurando la infraestructura de la red. Aplica ahora y sé parte de las mejores compañías de Silicon Valley para impulsar el crecimiento de tu carrera.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Implementar DevSecOps dentro de la organización para dar seguridad a las aplicaciones.
  • Garantizar seguridad en el desarrollo de las actividades.
  • Implementar técnicas de gestión de riesgos y modelado de amenazas.
  • Analizar los ciberataques y tomar las medidas necesarias.
  • Colaborar con los equipos internos para brindar las mejores soluciones de seguridad.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura/Máster en Informática, Ciberseguridad, Ingeniería o equivalentes.
  • +3 años de experiencia como ingeniero DevSecOps (salvo algunas excepciones para candidatos sumamente capacitados).
  • Dominio de tecnologías back-end tales como Ruby, Perl, Java, Python y PHP.
  • Experiencia utilizando herramientas DevOps como GitHub, gestión de dependencia y CI/CD.
  • Conocimiento profundo de la cultura DevOps y las herramientas de automatización.
  • Inglés fluido en comunicación escrita y oral.
  • Disponibilidad para trabajar full-time (40 horas a la semana) con una superposición de 4 horas con los husos horarios de EE.UU.

Habilidades preferidas

  • Excelentes habilidades analíticas y relaciones interpersonales.
  • Certificaciones de Cisco, Microsoft o cualquier otra organización son un extra.
  • Mantenerse actualizado en amenazas de ciberseguridad y seguir las mejores prácticas.

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¿Cómo convertirse en un Ingeniero DevSecOps?

¿Qué es DevSecOps? DevSecOps es una filosofía o un enfoque de desarrollo. El acrónimo "DevSecOps" significa "desarrollo, seguridad y operaciones", y quienes desempeñan este rol se encargan de combinar estos tres principios para producir un sistema de seguridad más robusto para su empresa.

Los ingenieros que trabajan en DevSecOps suelen probar y supervisar el sistema de una empresa en busca de fallos. Luego, en colaboración con los programadores (comúnmente denominados ingenieros de DevOps), construirán nuevos programas para corregir las vulnerabilidades del programa de seguridad actual, añadirán medidas para combatir nuevos ataques o simplemente harán que el programa sea más sólido y eficaz.

Estos puestos de trabajo exigen comunicar los resultados de sus pruebas de seguridad -así como los programas que han desarrollado para responder a esos resultados- a otros miembros de la organización. En última instancia, son responsables de la supervisión, la programación, las pruebas y la comunicación para mantener seguros los datos digitales de la empresa.

¿Cuál es el alcance del Ingeniero DevSecOps?

DevSecOps no consiste únicamente en instalar un framework de trabajo; se trata de introducir una nueva estrategia de desarrollo para evitar y mitigar las amenazas/ataques en toda la empresa. El procedimiento llevará algún tiempo y puede encontrar diversas dificultades. Una vez completado, poner en marcha la seguridad en cada etapa es extremadamente sencillo. Como resultado del enfoque, se recomienda a todos los profesionales de la seguridad ser proactivos en el lugar de trabajo.

Los profesionales de la seguridad de DevOps son muy demandados. Si estás buscando continuar tu carrera en el campo de la seguridad, este trabajo puede ser ideal para ti. Tómate un tiempo para evaluar tus talentos, experiencia y conocimientos antes de seguir avanzando.

¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de un Ingeniero DevSecOps?

El trabajo de un ingeniero DevSecOps es similar al de muchos otros profesionales de la seguridad informática. Para identificar y evaluar los riesgos, emplean una serie de herramientas y enfoques de mejores prácticas que incluyen software de ciberseguridad, modelado de amenazas y evaluaciones de riesgos. Sin embargo, en comparación con las funciones tradicionales de seguridad de IT, hay algunos cambios importantes en los enfoques de DevOps.

La seguridad no es una ocurrencia tardía en los proyectos DevOps; se incorpora al programa desde el principio, empleando código seguro. En lugar de analizar el programa después de su elaboración, se ataca durante el desarrollo para descubrir los fallos. Dado que DevOps hace hincapié en la colaboración, las funciones de DevSecOps colaboran con los ingenieros para garantizar que las vulnerabilidades de seguridad se identifiquen y se aborden a lo largo del desarrollo. Las herramientas de automatización para detectar vulnerabilidades son cruciales, por lo que DevSecOps debe conocerlas a fondo.

El trabajo de un ingeniero remoto DevSecOps es garantizar que la red y la infraestructura de IT de una empresa estén libres de fallos de seguridad. Se encargan de los ciclos de desarrollo en modo de integración/implementación continua y pueden realizar diversas tareas:

  • Crear y desplegar nuevas infraestructuras y herramientas de desarrollo.
  • Comprender y discutir con los desarrolladores las necesidades de las partes interesadas.
  • Trabajar en enfoques para automatizar y optimizar los procesos de desarrollo y lanzamiento.
  • Probar e inspeccionar el código de otras personas, así como evaluar los resultados.
  • Garantizar la seguridad de los sistemas durante las ciberamenazas.
  • Identificar y desarrollar actualizaciones de software y "arreglos" para problemas tecnológicos.
  • Trabajar con ingenieros y desarrolladores de software para garantizar que el desarrollo siga los procedimientos definidos para producir los resultados deseados.
  • Planificar proyectos y participar en elecciones de gestión de proyectos.
  • Crear herramientas para disminuir el número de errores y mejorar la experiencia del cliente.
  • Crear software que conecte los sistemas internos de back-end.
  • Analizar el origen de los errores de producción.
  • Investigar y solucionar problemas tecnológicos.
  • Crear scripts de visualización para automatizar el proceso.
  • Crear procesos de solución de problemas y mantenimiento del sistema.

¿Cómo convertirse en un Ingeniero DevSecOps?

Un trabajo remoto de ingeniero DevSecOps puede ser interesante si te gusta la codificación, las computadoras y quieres trabajar en la industria IT. Después de todo, este trabajo es fascinante, relevante para tus hobbies y rentable económicamente.

Se necesitan tres cosas: educación, certificación y experiencia.

DevSecOps, al igual que otros puestos de ciberseguridad, requiere por lo menos una licenciatura. Los empleadores prefieren personas con un título en un campo relacionado con la tecnología, como la informática, la ciberseguridad o la ingeniería informática, debido al alto nivel de conocimientos y competencia técnica necesarios para este puesto.

Por último, la mayoría de los ingenieros DevSecOps no empiezan directamente en este puesto; de hecho, casi ninguno lo hace. El campo de la ciberseguridad suele ser de mucha presión y de ritmo acelerado, por lo que lo estudiado en la universidad no es necesariamente suficiente para conseguir un trabajo de ingeniero DevSecOps.

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Habilidades requeridas para convertirse en un Ingeniero DevSecOps

Además de las certificaciones mencionadas anteriormente, los trabajos de ingeniero DevSecOps requieren el estudio de una serie de habilidades. Algunas de las más importantes son:

1. Programación y escritura de código

La parte "dev" de DevSecOps es un aspecto importante del trabajo diario de un ingeniero. Cuando descubres una vulnerabilidad en el sistema de seguridad de tu empresa, tu trabajo es repararla (junto con tu equipo de DevOps), incluso si eso significa desarrollar la solución tú mismo. Los ingenieros DevSecOps deben ser competentes en código. Deben ser capaces de desarrollar código en Ruby, Perl, Java, Python y PHP, entre otros lenguajes. También es crucial tener un buen conocimiento de las herramientas de desarrollo como GitHub, la gestión de dependencias y la integración y entrega continuas. En este trabajo, estarás lidiando con código frecuentemente, así que cuanto más sepas, ¡mejor!

2. Técnicas de evaluación de riesgos y modelado de amenazas

Los programadores DevSecOps crean código para mejorar las iniciativas de seguridad actuales de su empresa, como acabamos de comentar. Pero, ¿cómo pueden saber si un programa necesita ser mejorado? Sometiendo el sistema a pruebas frecuentes y examinando sus puntos fuertes y sus fallos. Si quieres trabajar en ciberseguridad en cualquier puesto, tendrás que entender la evaluación de riesgos. Además, todos los profesionales de la ciberseguridad (en particular los puestos de DevSecOps) deberían estar familiarizados con los enfoques de modelado de amenazas. Esto implica que debes ser capaz de observar un sistema de seguridad y reconocer no sólo los defectos existentes en el sistema, sino también las formas alternativas en que puede ser atacado en el futuro. Para salvaguardar su sistema, tendrá que conocer las ciberamenazas actuales y las respuestas.

3. Trabajo en equipo y fuertes habilidades de comunicación

El trabajo remoto de ingenieros DevSecOps también requiere que se comuniquen eficazmente tanto con sus compañeros como con sus jefes. Los gerentes, los miembros de la junta directiva y otros profesionales pueden querer saber cómo progresan los nuevos programas de seguridad, y tú tendrás que describir tu trabajo, sin utilizar un lenguaje técnico que pueda ser confuso para tus colegas. Con el fin de brindar las mejores soluciones de seguridad posibles para la empresa, los ingenieros DevSecOps también deben ser capaces de cooperar con sus compañeros programadores.

4. Otras habilidades técnicas

Los puestos de trabajo de ingeniero DevSecOps requieren una amplia gama de habilidades. Requerirán la habilidad técnica de un profesional de la seguridad informática, así como la comprensión de la metodología DevOps. También requerirán un gran interés en la ciberseguridad y un conocimiento profundo de los riesgos y tendencias actuales. Las habilidades más importantes son las siguientes:

  • Comprensión de la cultura y los conceptos de DevOps.
  • Lenguajes de programación como Ruby, Perl, Java, Python y PHP.
  • Gran capacidad de comunicación y colaboración.
  • Comprensión de los métodos de modelado de amenazas y evaluación de riesgos.
  • Conocimiento de los peligros, las mejores prácticas y el software de ciberseguridad más reciente.
  • Conocimiento de algunas aplicaciones como Puppet, Chef, ThreatModeler, Checkmarx, Immunio y Aqua. También pueden necesitar estar familiarizados con Kubernetes, Docker o Amazon Web Services.

Estas habilidades se pueden aprender en el trabajo, ya sea en un trabajo formal, a través de una pasantía o de prácticas. También hay cursos sobre ideas DevOps, lenguajes de programación y tecnologías de automatización. Por supuesto, como hacen muchos ingenieros informáticos, puedes formarte por tu cuenta en estos lenguajes y tecnologías.

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¿Cómo conseguir trabajos remotos de Ingeniero DevSecOps?

Uno de los primeros pasos en el camino a conseguir este tipo de trabajos, es darse cuenta de que DevSecOps es tanto una cultura como un conjunto de procedimientos. Requiere del impulso de incorporar la seguridad en cada línea de código que se escribe, así como de la motivación para salvaguardar la empresa mediante la búsqueda activa de fallos y vulnerabilidades de seguridad mientras se codifica y abordar estos problemas antes de que lleguen a la producción. La mayoría de los ingenieros DevSecOps se toman su trabajo y sus habilidades muy en serio.

Turing ofrece los mejores puestos de trabajo remoto de ingeniero DevSecOps que pueden ayudarle a alcanzar sus objetivos profesionales. Trabajar en problemas tecnológicos y empresariales difíciles con tecnologías de vanguardia te ayudará a crecer rápidamente. Únete a la red de los mejores desarrolladores del mundo y consigue un trabajo de ingeniero DevSecOp remoto full-time y a largo plazo con mayores ingresos y crecimiento profesional.

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Únete a una comunidad mundial de desarrolladores de software de élite.

Una vez que te unas a Turing, nunca más tendrás que buscar otro trabajo

Los compromisos de Turing son a largo plazo y a tiempo completo. Cuando un proyecto llega a su fin, nuestro equipo se pone a trabajar para identificar el siguiente en cuestión de semanas.

Trabaja desde la comodidad de tu casa

Turing te permite trabajar según tu conveniencia. Tenemos un horario flexible y puedes trabajar para las mejores empresas de Estados Unidos desde la comodidad de tu casa.

Gran compensación

Al trabajar con las principales empresas de EE.UU., los desarrolladores de Turing ganan más que el salario estándar del mercado en la mayoría de los países.

¿Cuánto le paga Turing a los Ingenieros DevSecOps?

Cada ingeniero DevSecOps tiene la opción de seleccionar su rango salarial. Por otro lado, Turing sugerirá un monto con el que nos sentimos seguros de que podemos encontrar una buena oportunidad a largo plazo para impulsar tu carrera. Nuestras recomendaciones se basan en el análisis de las condiciones actuales del mercado y las demandas de nuestros clientes.

Preguntas Frecuentes

Somos una plataforma de empleos de largo plazo basada en Palo Alto California que permite a los desarrolladores de software más talentosos del mundo trabajar con las mejores empresas estadounidenses desde la comodidad de sus hogares. Nuestros directivos Jonathan Siddharth y Vijay Krishnan son ex-alumnos de Stanford y exitosos emprendedores de IA.

Después de cargar tu currículum, tendrás que pasar por tres pruebas: una evaluación de experiencia, una breve prueba de tus stacks tecnológicos y un desafío de programación en vivo. Una vez que pases estas pruebas, estarás listo para aplicar a una amplia gama de trabajos disponibles según tus habilidades.

No necesitas pagar ningún impuesto en los Estados Unidos. Sin embargo, es posible que debas pagar impuestos de acuerdo con las leyes fiscales de tu país. Además, tu banco podría cobrarte una pequeña comisión al depositar en tu moneda local.

En Turing, contratamos desarrolladores remotos en más de 100 tecnologías como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, entre otras. Además de ello, consideramos la experiencia laborar previa.

La comunicación es crucial para el éxito cuando se trabaja con clientes estadounidenses. Preferimos candidatos con un nivel B1 de inglés, es decir, aquellos que tienen la fluidez necesaria para comunicarse de manera oral y escrita sin problemas con nuestros clientes y hablantes nativos.

Actualmente, contamos solamente con vacantes para desarrolladores debido a la demanda de nuestros clientes. Es posible que en el futuro expandamos nuestra oferta a otros roles. Consulta frecuentemente nuestra página de carreras, puede ser que encuentres una posición que se adapte a tus habilidades y experiencia.

Nuestra diferenciación exclusiva radica en la combinación de nuestro modelo de negocio principal y nuestros valores. Para el avance de la AGI, Turing ofrece oportunidades de contratos temporales. La mayoría de los contratos para Consultores de IA tienen una duración máxima de 3 meses, con posibilidad de prórrogas mensuales — condicionadas a su interés, disponibilidad y a la demanda del cliente — hasta un máximo de 10 meses consecutivos. Para nuestro negocio Turing Intelligence, ofrecemos proyectos a largo plazo y de jornada completa.

No, el servicio es absolutamente gratuito para los desarrolladores de software que se registren.

Idealmente, un desarrollador remoto debe tener al menos 3 años de experiencia relevante para ser contratado por Turing, sin embargo, no cerramos las puertas a desarrolladores excepcionales. Realiza nuestras pruebas para averiguar si podemos ofrecerte alguna oportunidad emocionante.

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Liderazgo

En pocas palabras, Turing tiene como objetivo hacer que el mundo tenga igualdad de oportunidades. Turing fue fundada por los empresarios seriales de IA Jonathan y Vijay, cuya empresa anterior de IA (vendida con éxito) fue impulsada por un talento remoto excepcional. Turing tambien es respaldada por inversionistas innovadores de alto perfil como el primer CTO de Facebook (Adam D'Angelo), ejecutivos de Google, Amazon, Twitter y Foundation Capital.

Política de Igualdad de Oportunidades

Turing es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Turing prohíbe la discriminación y el acoso de cualquier tipo y ofrece igualdad de oportunidades de trabajo a los empleados y solicitantes sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, el sexo, la orientación sexual, la identidad o expresión de género, la edad, el estado de discapacidad, el estado de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley.

Explora trabajos remotos de desarrollador

briefcase
Principal AI Engineer - US NYC

Principal AI Engineer

Location: US(NYC)- 3(WFO)

Employment Type: Full Time (Overlapping EST)

Experience Level: Staff/Principal (8–14 years)


About the Role

Turing is hiring a Staff/Principal AI Engineer to lead enterprise-scale agentic AI implementations for Fortune 500 clients. This is a hands-on engineering role focused on designing and shipping autonomous, tool-calling AI systems — agents that reason over enterprise context, invoke real systems through secure interfaces, and operate reliably at scale under strict latency, cost, and governance constraints.

You will own these systems end to end: the data pipelines feeding them, the backend services around them, the agent orchestration layer, the evaluation harness that keeps them honest, and the cloud infrastructure they run on. We are looking for engineers with genuine software engineering and data science depth who have taken agentic systems all the way to production.

What We're Looking For

Engineering foundation

  • 8–14 years of software engineering experience, with strong hands-on large-scale Python
  • Working depth in at least one systems or backend language — Go, Rust, Java, or C/C++ — and the judgment to know when to reach for it
  • Strong data structures and algorithms.
  • Strong understanding of APIs, microservices, and system design
  • Hands-on experience building and operating data pipelines and production-grade distributed systems.

Agentic AI and LLMs

  • 2+ years of hands-on LLM engineering, with at least couple agentic system you designed and took to production
  • Production experience with agent frameworks — LangGraph, Google ADK, CrewAI, Claude Agent SDK, or equivalent — and the fluency to move between them as the ecosystem evolves
  • Experience building MCP (Model Context Protocol) servers and tool-calling interfaces
  • RAG from first principles: chunking strategy, embeddings, vector and hybrid retrieval, reranking, and response validation
  • Strong experience with vector databases (Milvus, Pinecone, Weaviate, FAISS, etc. or cloud equivalents)
  • Design of guardrails and reliability patterns — validators, policy checks, self-correction loops, deterministic fallbacks, circuit breakers, and rollback paths

Optimization

  • Deep familiarity with token optimization and context-window management — context shaping, pruning, and compaction
  • Latency and cost optimization through caching, model routing, batching, streaming, and parallel tool calls
  • Performance testing and tuning systems against defined SLOs

Evaluation

  • Experience building evaluation frameworks for LLM systems — offline eval sets, continuous online evaluation, and regression detection
  • Instrumentation and traceability suitable for regulated enterprise environments using tools like LangSmith, Langfuse, etc.

Cloud

  • Hands-on AWS: containerized services (ECS/EKS), serverless (Lambda), data services (S3, DynamoDB, Redshift) and orchestration (Step Functions); Azure or GCP equivalents also valued
  • Familiarity with CI/CD pipelines and DevOps practices
  • Infrastructure as code with Terraform or CloudFormation, and mature CI/CD practice

Working traits

  • Strong analytical problem-solving with a bias to ownership and urgency
  • Clear cross-team communication, working directly with client stakeholders to translate business problems into technical roadmaps
  • Able to work productively in ambiguity from system-level documentation and ramp quickly in unfamiliar codebases

Good to Have

  • Experience with managed AI platforms — Amazon Bedrock, Vertex AI, Azure AI — paired with fluency in the underlying fundamentals

Roles & Responsibilities

  • Design and build agentic systems: Lead the architecture and implementation of tool-calling agents that combine retrieval, structured reasoning, and secure action execution with least-privilege access.
  • Productionize LLM applications: Build retrieval pipelines, prompt synthesis, response validation, and self-correction loops, backed by rigorous evaluation.
  • Own the full stack: Deliver the data pipelines, backend services, distributed compute, and orchestration layer that agentic systems depend on — not only the model invocation.
  • Engineer for reliability and governance: Build validator models, adversarial test suites, and policy checks; enforce deterministic fallbacks and rollback strategies; instrument continuous evaluation.
  • Optimize for cost and latency: Drive measurable improvements in token efficiency, response time, and unit economics against defined SLOs.
  • Codebase ownership: Build, maintain, and review high-quality Python and SQL, with an emphasis on reusable components, scalability, and performance.
  • Cloud integration: Deploy AI applications on AWS, Azure, or GCP with optimized resource usage and robust CI/CD.
  • Cross-functional collaboration: Partner with product owners, data scientists, and business SMEs to define requirements and deliver impactful AI products.
  • Mentoring and technical leadership: Set engineering standards and share knowledge across the team, raising the bar on AI and software engineering practice.
Finance
10K+ employees
PythonGoRust+ 4
briefcase
Lead Edge AI & Computer Vision Engineer

Lead Edge AI & Computer Vision Engineer

  • Location: USA [with regular on-site travel required to client site]
  • Target Start Date: 1 Sep
  • Time Commitment: 8 weeks full-time
  • Experience Level: 12–15+ Years

Core Objective: Architect, benchmark, and optimize an end-to-end computer vision and low-latency execution pipeline—combining spatial geometric math with low-level C++/CUDA acceleration directly on NVIDIA Jetson embedded edge hardware (Orin NX / AGX Orin) to achieve sub-10 ms processing latency.

Key Responsibilities

  1. Model Selection & Spatial Math: Evaluate real-time detection topologies (e.g. YOLO) at 100+ FPS and build 2D perspective homography unwarping, lens undistortion, and spatial algorithms to convert pixel coordinates into physical millimeter units within tight error bounds (millimeter level accuracy).
  2. TensorRT INT8 Acceleration: Execute Post-Training Quantization to compile PyTorch/ONNX models into high-throughput TensorRT INT8/FP16 engines on Jetson Orin hardware without accuracy degradation.
  3. Zero-Copy Memory Architecture:  Engineer zero-copy memory pipelines using NVIDIA Memory Management and DMA transfers to eliminate bottlenecks.
  4. Compiled C++ Execution & I/O: Build compiled C++17 execution frameworks with multi-threaded lock-free ring buffers and non-blocking asynchronous socket communication.
  5. Nsight Profiling & Roadmapping: Instrument stage-by-stage pipeline latency using NVIDIA Nsight Systems/NVTX markers to bound tail latency, author feasibility reports, and design technical roadmaps.

Key Qualifications & Experience

  1. Full-Stack Edge AI Experience: 12–15+ years of experience bridging real-time computer vision algorithm design, spatial geometry, and low-level C++/CUDA execution on embedded edge hardware.
  2. NVIDIA Jetson Ecosystem: Deep expertise in Jetson embedded platforms (Orin NX, AGX Orin, L4T, power profiles, core pinning) and a proven track record compiling/tuning TensorRT FP16/INT8 engines via PTQ/QAT.
  3. Optical & Spatial Geometry: Expertise in 2D/3D camera calibration, perspective homography transformations, lens distortion modeling, and millimeter sizing math in industrial settings.
  4. Low-Latency Systems Engineering: Expertise in zero-copy shared memory, DMA frame buffers, lock-free queues, custom CUDA plugins, and microsecond profiling via Nsight Systems and NVTX markers.
  5. Tooling & Industrial I/O: Proficiency in C++17, Python, PyTorch, OpenCV, CUDA, non-blocking asynchronous sockets (UDP, PLC integration), and building automated dataset benchmarking harnesses.
Manufacturing
10K+ employees
C++CUDANVIDIA Omniverse+ 5
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