Vagas remotas para engenheiro de Dados/IA/ML

Na Turing, nossos principais clientes estão à procura de engenheiros de dados/IA/ML que têm experiência trabalhando em uma série de problemas de classificação, previsão e otimização. A posição envolverá a construção de modelos usando técnicas de Machine Learning, como NLP e Redes Neurais, como base para aplicações baseadas em IA.

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Descrição do trabalho

Responsabilidades

  • Criar produtos com ótima experiência de usuário usando técnicas de IA e ML
  • Compreender o projeto, criar um roadmap eficaz e gerenciar o ciclo de vida do projeto
  • Usar os princípios de IA e ML para criar e desenvolver modelos, classificadores e algoritmos altamente escaláveis
  • Comunicar e influenciar detalhes técnicos dos projetos, e trabalhar com equipes multifuncionais
  • Integrar e enviar, continuamente, código para o ambiente de nuvem
  • Colaborar com os gerentes de produto para produzir mock-ups de wireframes
  • Conduzir sessões de usabilidade para refinar os fluxos de trabalho, conseguir buy-ins e avançar para a implementação completa

Requisitos mínimos

  • Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação (ou experiência equivalente)
  • Mais de 3 anos de experiência: IA, ML, Deep Learning ou Processamento de Linguagem Natural (raras exceções para desenvolvedores muito talentosos)
  • Habilidade em qualquer linguagem de programação de uso geral: Python, SQL, PHP, Java, C#, etc.
  • Fluência em inglês para colaborar com gerentes de engenharia

Habilidades desejadas

  • Conhecimento de sistemas complexos, codebases complexas, e ferramentas de controle de versão, como Git
  • Conhecimentos em bibliotecas de ML, modelagem preditiva, reconhecimento de padrões, mineração de dados, etc.
  • Experiência com toolkits comuns de ciência de dados, tais como R, NumPy, MatLab, etc.
  • Experiência com frameworks de ML (como Keras, PyTorch) e bibliotecas (como Scikit-learn, NLTK)
  • Proficiência em estatísticas aplicadas: regressão, distribuições, testes estatísticos, etc.
  • Domínio profundo de Redes Neurais Artificiais e frameworks de deep learning
  • Habilidades Full Stack (Desenvolvimento FE e BE), Sistemas Distribuídos e Paralelos, etc.
  • Bom comando sobre algoritmos, estruturas de dados e fundamentos da ciência da computação
  • Disponibilidade para trabalhar em tempo integral (40 horas/semana) com uma sobreposição de 4 horas com os fusos horários dos EUA
  • Trabalhar bem e encontrar soluções efetivas para os problemas sem a necessidade de muito apoio e microgerenciamento

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Empregos de alto nível nos EUA

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Crescimento profissional

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Cresça rapidamente trabalhando com problemas técnicos e de negócios desafiadores e relacionados às mais recentes tecnologias.
Suporte ao Desenvolvedor

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4.6DE 5
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Como se tornar um engenheiro de dados/IA/ML?

A Engenharia de Dados é um tópico amplo que abrange uma variedade de campos. Com foco principal na construção de infraestruturas confiáveis, ela permite o fluxo contínuo de dados em um ambiente orientado a dados. Os engenheiros de dados servem como facilitadores de dados limpos e brutos de várias fontes, permitindo que as empresas os usem para tomar decisões baseadas em dados.

Da mesma forma, Inteligência Artificial e Machine Learning são alguns dos avanços tecnológicos mais fascinantes já criados e podemos ver suas aplicações em diversas áreas. Quando não sabemos para onde devemos ir, por exemplo, usamos o GPS para escolher a melhor rota. A Inteligência Artificial também recomenda novos produtos online que atendam às nossas necessidades. Você pode até usar a IA para organizar reuniões ou escolher um novo programa de TV favorito para assistir.

A IA está em constante evolução e veremos mais assistentes de voz com Inteligência Artificial direcionando nossas atividades diárias nas próximas décadas.

Portanto, a necessidade de trabalhos remotos de engenheiro de dados/IA/ML está aumentando cada vez mais. Nunca houve um momento melhor ou mais empolgante para trabalhar como engenheiro de dados/IA/ML/. Mas primeiro, aprenda mais sobre o que eles fazem e como é trabalhar neste campo.

Qual é o escopo da engenharia de dados/IA/ML?

A engenharia de dados/IA/ML já está impactando nosso futuro e, por isso, a demanda por engenheiros qualificados está aumentando. Inteligência Artificial e Machine Learning parecem ser a chave para melhorar e otimizar os trabalhos humanos especializados, como reconhecimento de fala, processamento de imagens, gerenciamento de processos de negócios e até detecção de doenças.

Como essas tecnologias são usadas em vários setores em todo o mundo, incluindo saúde e educação, as opções de carreira aumentaram drasticamente. Da mesma forma, a engenharia de dados é um campo que ajuda as empresas a tomar decisões baseadas em dados. A crescente popularidade e os aplicativos dessas tecnologias prometem um grande futuro para os profissionais que decidirem seguir uma carreira como engenheiro de dados/IA/ML remoto.

Quais são as funções e responsabilidades de um engenheiro de dados/IA/ML?

Os engenheiros de dados/IA/ML criam modelos de IA por completo, para ajudar as empresas a tomar decisões críticas. Eles criam sistemas que podem ser treinados para prever eventos futuros, resolver problemas e apresentar soluções.

Como engenheiro de dados/IA/ML, você será responsável por várias tarefas, incluindo escrever e testar algoritmos, usar ferramentas (como R) e entregar seus produtos finais aos clientes.

As principais responsabilidades de um desenvolvedor após obter trabalhos remotos de engenheiro de dados/IA/ML são as seguintes.

  • Converter modelos de Machine Learning em interfaces de programação de aplicativos (APIs) para que outros programas possam usá-los
  • Criar modelos de IA de baixo para cima e ajudar diversas partes da empresa a compreender as consequências do modelo
  • Organizar a configuração da equipe de ciência de dados
  • Criar infraestrutura de ingestão e transformação de dados
  • Realizar análises estatísticas e ajustar os resultados
  • Criar e gerenciar produtos de Inteligência Artificial e infraestrutura de desenvolvimento

Como se tornar um engenheiro de dados/IA/ML?

Com a combinação certa de habilidades e experiência, você pode iniciar ou avançar em sua carreira de engenharia de dados/IA/ML. Os engenheiros de dados/IA/ML geralmente são formados em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática aplicada ou áreas de TI relacionadas. Como o trabalho requer um alto nível de conhecimento técnico, os engenheiros de dados/IA/ML em potencial podem achar que bootcamps ou certificações são insuficientes.

Um diploma pode ajudá-lo a construir uma base sólida de conhecimento neste campo em constante mudança. Um mestrado também pode ajudá-lo a avançar em sua carreira e abrir portas para empregos remotos de engenheiro de dados/IA/ML mais bem pagos.

Você também precisará de conhecimentos de design de banco de dados SQL e habilidades de programação em várias linguagens, incluindo Python e Java. Se você já tem experiência em TI ou em um campo relacionado, como Matemática ou Análise, um treinamento ou certificação pode ajudá-lo a criar um bom currículo para ajudá-lo a conseguir vagas remotas de engenheiro de dados/IA/ML.

Se você não tem nenhuma experiência anterior com tecnologia ou TI, pode ser necessário participar de um programa mais intenso para comprovar sua compreensão ou matricular-se em um programa de graduação. Se você tem um diploma de graduação, mas não está em um campo relevante, continue procurando mestrados em análise de dados e engenharia de dados.

Você terá uma noção melhor de como sua experiência se encaixa nesse cargo se passar algum tempo analisando os anúncios de emprego.

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Habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de dados/IA/ML

Comece aprendendo todas as habilidades básicas necessárias para conseguir empregos remotos de engenheiro de dados/IA/ML bem remunerados – vamos dar uma olhada em cada uma delas!

1. Python

Trabalhar como engenheiro de dados/IA/ML remoto requer lidar com grandes quantidades de dados que devem ser analisados rapidamente. Python é fácil de aprender e codificar por causa de sua sintaxe direta e pode garantir que partes em sistemas complicados tenham links explícitos.

A enorme quantidade de bibliotecas disponíveis em Python é uma das principais razões pelas quais ele é utilizado para IA. Itens básicos são fornecidos por bibliotecas Python para que os desenvolvedores não precisem codificá-los do zero todas as vezes. A IA exige processamento contínuo de dados, e os módulos do Python permitem que você acesse, processe e altere dados com facilidade.

2. Java

Java é uma linguagem de programação independente que pode ser usada em qualquer computador. Como as informações específicas da plataforma são incorporadas em um pacote, sua tecnologia de máquina virtual permite criar aplicativos e instalá-los rapidamente em qualquer lugar. Machine Learning, algoritmos genéticos, algoritmos de pesquisa e redes neurais são exemplos de programação de Inteligência Artificial que usa Java.

3. C++

C++ é uma excelente linguagem de programação usada por engenheiros de dados/IA/ML. Inclui várias ferramentas de programação e funções de biblioteca, tornando-se uma boa alternativa para lidar com desafios complicados. C++ é uma linguagem de programação multiparadigma que segue ideias orientadas a objetos e é eficaz para organização de dados.

4. LISP

LISP é outra linguagem de programação valiosa para conseguir trabalhos remotos de engenheiro de dados/IA/ML. Depois do Fortran, é a segunda linguagem de programação mais antiga, mas que evoluiu para uma linguagem de codificação sofisticada e dinâmica com o tempo. Devido à sua versatilidade na prototipagem e experimentação rápida, o LISP é empregado na IA. Além disso, é uma linguagem de programação que se adapta às demandas do desenvolvedor e trata de forma eficaz problemas específicos.

5. Tecnologias Spark e Big Data

Todos os dias, especialistas em engenharia de dados/IA/ML trabalham com grandes quantidades de dados, semelhantes ao que você encontraria em uma biblioteca digital. Eles precisarão de acesso a tecnologias de Big Data, como MongoDB e Cassandra, para entender todos esses dados. Além disso, mais algoritmos são necessários para processar dados em tempo real à medida que o software de IA avança.

6. Algoritmos e Frameworks

Ao tentar construir modelos de Machine Learning com simplicidade, todo engenheiro de dados/IA/ML em potencial deve primeiro entender as técnicas de Machine Learning, como regressão linear, KNN, Naive Bayes, Support Vector Machine e outras funções. Além disso, quando se trata de modelos de IA que lidam com dados não estruturados, como fotografias e vídeos, deve-se estar familiarizado com técnicas de Deep Learning e como usar um framework para construí-las. Portanto, você precisa dominar os algoritmos e frameworks importantes para conseguir trabalhos remotos de engenheiro de dados/IA/ML.

7. Hadoop

A biblioteca de software Apache Hadoop é uma plataforma que permite o processamento distribuído de enormes volumes de dados em clusters de dispositivos usando princípios fundamentais de programação. Ele foi elaborado para ser dimensionado de um único servidor para dezenas de milhares de dispositivos, cada um com seus próprios recursos de processamento e armazenamento. O framework suporta muitas linguagens de programação, incluindo Python, Scala, Java e R. Embora o Hadoop seja a ferramenta mais poderosa para dados massivos, ela tem algumas desvantagens, como processamento atrasado e alto grau de codificação.

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Como obter trabalhos remotos de engenheiro de dados/IA/ML?

A Turing tem os melhores trabalhos online de engenheiro de dados/IA/ML, feitos sob medida para seu plano de carreira como engenheiro de dados/IA/ML. Trabalhar com tecnologias de ponta em complexos problemas técnicos e comerciais o ajudará a crescer rapidamente. Obtenha empregos remotos de engenheiro de dados/IA/ML, de tempo integral, longo prazo, com oportunidades de crescimento na carreira e ótima remuneração, juntando-se a uma rede com os melhores desenvolvedores do mundo.

Por que se tornar um engenheiro de dados/IA/ML na Turing?

Oportunidades de trabalho de longo prazo para empresas americanas incríveis, orientadas por suas missões e com grande remuneração.

Trabalhe em problemas técnicos e comerciais desafiadores, utilizando tecnologia de ponta para acelerar o crescimento de sua carreira.

Junte-se a uma comunidade mundial de desenvolvedores de software de elite.

Os compromissos da Turing são de longo prazo e em tempo integral. Quando um projeto termina, nossa equipe parte para identificar o próximo em questão de semanas.

A Turing permite que você trabalhe de acordo com sua conveniência. Temos horários de trabalho flexíveis e você pode trabalhar para as principais empresas americanas do conforto da sua casa.

Trabalhando com as principais corporações americanas, os desenvolvedores da Turing recebem mais do que o mercado costuma oferecer na maioria dos países.

Quanto a Turing paga a seus engenheiros de dados/IA/ML?

Na Turing, cada engenheiro de dados/IA/ML é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos encontrar para você uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.

Perguntas frequentes

Somos uma plataforma “end-to-end” de empregos baseada em Palo Alto que permite que desenvolvedores de software talentosos trabalhem com grandes empresas americanas a partir do conforto de suas casas. Somos liderados por Jonathan Siddharth e Vijay Krishnan, ex-alunos de Stanford e empreendedores bem-sucedidos de I.A.

Nossa diferenciação exclusiva reside na combinação do nosso modelo de negócio principal com os nossos valores. Para o avanço da AGI, a Turing disponibiliza oportunidades de contratos temporários. A maioria dos contratos para Consultores de IA tem duração de até 3 meses, com possibilidade de extensões mensais — condicionadas ao seu interesse, disponibilidade e à demanda do cliente — por um período máximo de 10 meses consecutivos. Para o negócio Turing Intelligence, oferecemos projetos de longo prazo em regime integral.

Atualmente, temos vagas apenas para desenvolvedores devido ao volume de demandas de trabalho de nossos clientes. Mas no futuro, também poderemos expandir para outras áreas. Verifique nossa página de carreiras periodicamente para saber se estamos oferecendo uma vaga que se adapta às suas habilidades e experiência.

Na Turing, contratamos desenvolvedores remotos para mais de 100 habilidades como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, etc. Também contratamos engenheiros de acordo com sua especialidade e experiência.

Depois de fazer upload do seu currículo, você terá que passar por três testes: avaliação de senioridade, teste de tech stack e desafio de programar ao vivo. Uma vez aprovado nestes testes, você poderá se candidatar a uma ampla gama de trabalhos disponíveis com base nas suas habilidades.

Não, o serviço é absolutamente gratuito para desenvolvedores de software inscritos.

Idealmente, um desenvolvedor remoto deve ter pelo menos 3 anos de experiência relevante para ser contratado pela Turing, mas não dizemos não a desenvolvedores excepcionais. Faça nosso teste para descobrir se podemos oferecer algo interessante para você.

A comunicação é crucial para o sucesso quando se trabalha com clientes dos EUA. Preferimos candidatos com nível B1 de inglês, ou seja, aqueles que têm a fluência necessária para se comunicar sem problemas com nossos clientes e falantes nativos.

Não, você não precisa pagar nenhum imposto nos Estados Unidos. No entanto, você pode ter que pagar impostos de acordo com as leis fiscais do seu país. Além disso, seu banco pode cobrar um pequeno valor como uma taxa de transação.

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Liderança

Em poucas palavras, a Turing tem como objetivo fazer com que exista um equilíbrio de oportunidades ao redor do mundo. A Turing é uma criação dos empreendedores de IA em série Jonathan e Vijay, cuja empresa anterior de IA (vendida com sucesso) foi potencializada por talentos remotos excepcionais. Também fazem parte do grupo de inovadores da Turing investidores de alto perfil, como o primeiro CTO do Facebook (Adam D'Angelo), executivos de Google, Amazon, Twitter e Foundation Capital.

Política de Igualdade de Oportunidades

Turing é uma contratante que dá oportunidades iguais. A Turing proíbe discriminação e assédios de qualquer tipo e oferece oportunidades de emprego iguais para funcionários e candidatos, sem discriminar raça, cor, religião, sexo, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, idade, status de deficiência, status de veterano protegido ou qualquer outra característica protegida por lei.

Veja alguns trabalhos remotos para desenvolvedores

briefcase
Senior Fullstack Engineer - Backend Heavy

Job Overview

We are seeking a highly skilled Senior Full Stack Engineer with a strong focus on backend architecture and expertise in artificial intelligence (AI) to join our dynamic team. The ideal candidate will have 5-7 years of experience in designing, developing, and maintaining robust  full-stack applications, with deep expertise in Python, data structures, and backend database interactions, API design, authentication systems, and AI-driven technologies. You will play a critical role in architecting scalable, secure, and high-performance systems, integrating AI capabilities such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases, large language model (LLM) APIs, and more to power our innovative solutions.

Key Responsibilities

● Design and implement scalable backend architectures for full-stack applications using Python and related frameworks (e.g., Django, Flask, FastAPI).
●  Develop and optimize complex data structures and algorithms to ensure efficient data processing and storage.
●  Architect and manage interactions with relational and non-relational databases (e.g., PostgreSQL, MongoDB) and vector databases (e.g., Pinecone, Weaviate) to support application and AI functionality.
●  Design, develop, and maintain secure, efficient, and well-documented RESTful APIs and GraphQL endpoints, integrating AI-driven features such as RAG and LLM APIs.
●  Implement robust authentication and authorization mechanisms (e.g., OAuth, JWT, SSO) to ensure system security.
●  Collaborate with frontend developers to integrate backend services and AI-powered features with user interfaces, ensuring seamless end-to-end functionality.
●  Develop and integrate AI solutions, including RAG pipelines, LLM API integrations (e.g., OpenAI, Hugging Face), and vector database queries for enhanced data retrieval and processing.
●  Perform data labeling, classification, and model training for AI-driven applications, ensuring high-quality datasets and model performance.
● Conduct red teaming exercises to evaluate and improve the security and robustness of AI systems and backend infrastructure.
●  Write clean, maintainable, and testable code, adhering to best practices and coding standards.
●  Design, implement, and maintain CI/CD pipelines to automate testing, deployment, and monitoring of backend and AI-driven applications, ensuring rapid and reliable delivery.
●  Optimize application and AI model performance, troubleshoot issues, and ensure high availability and reliability.
●  Mentor junior engineers, conduct code reviews, and contribute to architectural decisions, including AI strategy.
●  Stay updated on industry trends, emerging AI technologies, and backend development practices to recommend improvements and innovations.

Qualifications

● Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related field (or equivalent experience).
●  5-7 years of professional experience in full-stack development, with a strong emphasis on backend systems.
●  Expertise in Python and its ecosystems (e.g., Django, Flask, FastAPI) for building scalable applications.
●  Strong understanding of data structures, algorithms, and software design principles.
●  Extensive experience with database management, including SQL (e.g., PostgreSQL, MySQL), NoSQL (e.g., MongoDB, Redis), and vector databases (e.g., FAISS, Quadrant, Pinecone, Weaviate).  
●  Solid understanding of embeddings and how these work with vector databases
●  Proven ability to design and implement secure APIs (REST, GraphQL) and authentication systems (OAuth, JWT, etc.).
●  Experience with AI technologies, including RAG, LLM APIs (e.g., OpenAI, Hugging Face), vector databases, and model training/classification.
●  Familiarity with data labeling, preprocessing, and red teaming for AI model development and evaluation.
●  Knowledge of frontend technologies (e.g., JavaScript, React, Vue.js) to collaborate effectively with frontend teams.
●  Experience with cloud platforms (e.g., AWS, Azure, GCP) and containerization (e.g., Docker, Kubernetes) is a plus.
●  Strong problem-solving skills and ability to work in a fast-paced, collaborative environment.
●  Excellent communication skills and a passion for mentoring and knowledge sharing.


Preffered Skills

● Experience with microservices architecture and distributed systems.
●  Knowledge of CI/CD pipelines and DevOps practices.
●  Familiarity with testing frameworks (e.g., pytest, unittest) and writing automated tests for both backend and AI components.
●  Understanding of AI security best practices, including red teaming and compliance standards (e.g., GDPR, OWASP).
●  Good understanding of AI techniques (e.g. (CoT, reasoning, MCP)
●  Contributions to open-source AI or backend projects or a strong portfolio showcasing relevant work.
●  Experience with frameworks like LangChain, LlamaIndex, or similar for building AI driven applications.

Interview Process

  • 1-2 technical rounds with the client

Offer Details

  • Full-time contractor (no benefits)
  • Remote only, full-time dedication (40 hours/week)
  • Required 4-6 hours overlap with Pacific Timezone
  • Competitive compensation package.
  • Opportunities for professional growth and career development.
  • Dynamic and inclusive work environment focused on innovation and teamwork


-
11-50 employees
DjangoFlaskFastAPI+ 5
briefcase
Senior Fullstack Engineer - Frontend Heavy

Job Overview We are seeking a highly skilled Senior Full Stack Engineer with a strong focus on backend architecture and expertise in artificial intelligence (AI) to join our dynamic team. The ideal candidate will have 5-7 years of experience in designing, developing, and maintaining robust  full-stack applications, with deep expertise in Python, data structures, and backend database interactions, API design, authentication systems, and AI-driven technologies. You will play a critical role in architecting scalable, secure, and high-performance systems, integrating AI capabilities such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases, large language model (LLM) APIs, and more to power our innovative solutions.  

Key Responsibilities

● Design and implement scalable backend architectures for full-stack applications using Python and related frameworks (e.g., Django, Flask, FastAPI).
●  Develop and optimize complex data structures and algorithms to ensure efficient data processing and storage.
●  Architect and manage interactions with relational and non-relational databases (e.g., PostgreSQL, MongoDB) and vector databases (e.g., Pinecone, Weaviate) to support application and AI functionality.
●  Design, develop, and maintain secure, efficient, and well-documented RESTful APIs and GraphQL endpoints, integrating AI-driven features such as RAG and LLM APIs.
●  Implement robust authentication and authorization mechanisms (e.g., OAuth, JWT, SSO) to ensure system security.
●  Collaborate with frontend developers to integrate backend services and AI-powered features with user interfaces, ensuring seamless end-to-end functionality.
●  Develop and integrate AI solutions, including RAG pipelines, LLM API integrations (e.g., OpenAI, Hugging Face), and vector database queries for enhanced data retrieval and processing.
●  Perform data labeling, classification, and model training for AI-driven applications, ensuring high-quality datasets and model performance.
● Conduct red teaming exercises to evaluate and improve the security and robustness of AI systems and backend infrastructure.
●  Write clean, maintainable, and testable code, adhering to best practices and coding standards.
●  Design, implement, and maintain CI/CD pipelines to automate testing, deployment, and monitoring of backend and AI-driven applications, ensuring rapid and reliable delivery.
●  Optimize application and AI model performance, troubleshoot issues, and ensure high availability and reliability.
●  Mentor junior engineers, conduct code reviews, and contribute to architectural decisions, including AI strategy.
●  Stay updated on industry trends, emerging AI technologies, and backend development practices to recommend improvements and innovations.

Qualifications

● Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related field (or equivalent experience).
●  5-7 years of professional experience in full-stack development, with a strong emphasis on backend systems.
●  Familiarity in Python and its ecosystems (e.g., Django, Flask, FastAPI) for building scalable applications.
●  Strong understanding of data structures, algorithms, and software design principles.
●  Extensive experience with database management, including SQL (e.g., PostgreSQL, MySQL), NoSQL (e.g., MongoDB, Redis), and vector databases (e.g., FAISS, Quadrant, Pinecone, Weaviate).
●  Solid understanding of embeddings and how these work with vector databases
●  Proven ability to design and implement secure APIs (REST, GraphQL) and authentication systems (OAuth, JWT, etc.).
●  Experience with AI technologies, including RAG, LLM APIs (e.g., OpenAI, Hugging Face), vector databases, and model training/classification.
●  Familiarity with data labeling, preprocessing, and red teaming for AI model development and evaluation.
●  Expertise in  frontend technologies (e.g., JavaScript, React, Vue.js) to collaborate effectively with backend teams.
●  Experience with cloud platforms (e.g., AWS, Azure, GCP) and containerization (e.g., Docker, Kubernetes) is a plus.
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Preffered Skills

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●  Knowledge of CI/CD pipelines and DevOps practices.
●  Familiarity with testing frameworks (e.g., pytest, unittest) and writing automated tests for both backend and AI components.
●  Understanding of AI security best practices, including red teaming and compliance standards (e.g., GDPR, OWASP).
●  Good understanding of AI techniques (e.g. (CoT, reasoning, MCP)
●  Contributions to open-source AI or backend projects or a strong portfolio showcasing relevant work.
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