100+ Vagas NLP | Vagas para desenvolvedores brasileiros

Nós da Turing estamos procurando talentosos engenheiros brasileiros para vagas NLP (Processamento de Linguagem Natural) onde serão responsáveis por transformar dados de linguagem natural em recursos úteis usando técnicas de NLP. Consiga um trabalho remoto junto a uma das maiores empresas do Vale do Silício e cresça rapidamente no setor.

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Descrição do trabalho

Responsabilidades

  • Selecionar conjuntos de dados anotados apropriados para métodos de aprendizado supervisionado
  • Usar representações de texto eficazes para transformar a linguagem natural em recursos úteis
  • Encontrar e implementar os algoritmos e ferramentas certos para tarefas de PLN
  • Projetar e desenvolver sistemas de PLN de acordo com os requisitos
  • Treinar o modelo desenvolvido e executar experimentos de avaliação
  • Realizar análises estatísticas e refinar modelos
  • Estender bibliotecas e estruturas de ML para aplicar em tarefas de PLN
  • Manter-se atualizado no campo em rápida mudança de IA e ML

Requisitos mínimos

  • Bacharelado ou Mestrado em Engenharia, Ciência da Computação ou TI (ou experiência equivalente)
  • Pelo menos 3 anos de experiência como engenheiro de PLN ou Machine Learning (raras exceções para desenvolvedores talentosos)
  • Amplo conhecimento de técnicas e algoritmos de PLN
  • Experiência trabalhando em representação de texto, técnicas de extração semântica, estruturas de dados e modelagem
  • Experiência com tecnologias back-end, como Python, Java e R
  • Conhecimento prático de estruturas de Machine Learning (como Keras ou PyTorch) e bibliotecas
  • Familiaridade com estruturas de Big Data, como Spark e Hadoop
  • Conhecimento de técnicas de representação de texto, estatísticas e algoritmos de classificação
  • Fluência em inglês para se comunicar de forma eficaz
  • Disponibilidade para trabalhar em tempo integral (40 horas/semana) com uma sobreposição de 4 horas com os fusos horários dos EUA

Habilidades desejadas

  • Familiaridade com tradução automática e compilação
  • Conhecimento de pipelines CI/CD, análise sintática e semântica
  • Capacidade de escrever código robusto e testável
  • Excelente capacidade analítica e interpessoal
  • Capacidade de trabalhar de forma independente e também em equipe

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Empregos de alto nível nos EUA

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Crescimento profissional

2Crescimento profissional

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

3Suporte ao Desenvolvedor

Após o match, aproveite o suporte ao desenvolvedor 24 horas por dia, 7 dias por semana.

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Como se tornar um engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma combinação de Ciência da Computação, Ciência da Informação, Inteligência Artificial (IA) e Linguística. O campo de Processamento de Linguagem Natural (PLN) preocupa-se com a interação entre computadores e linguagens humanas.

Embora os computadores sejam excelentes no gerenciamento de informações organizadas, eles exigem alguma assistência ao lidar com linguagens humanas. Isso pois existem centenas de idiomas e dialetos, cada um com seu próprio conjunto de regras gramaticais, gírias, terminologia e sintaxe.

Você já se perguntou como o Google ou o Alexa podem interpretar suas palavras? Isso é PLN em ação! Como resultado, os engenheiros de Processamento de Linguagem Natural (PLN) são responsáveis ​​pela programação que permite que a tecnologia interprete e avalie a entrada em linguagem natural.

Devido à sua onipresença, p PLN é uma escolha popular para empresas que desejam iniciar um projeto de desenvolvimento web. Desenvolvedores que já trabalharam com essas tecnologias estão em alta demanda. Se você está considerando se candidatar a vagas remotas de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural, você terá muitas oportunidades esperando por você.

Qual é o escopo da engenharia de Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

A popularidade do PLN aumentará à medida que a quantidade de dados disponíveis continuar se expandindo e os algoritmos se tornarem mais complexos e precisos. A maneira como humanos e robôs interagem uns com os outros está mudando. As aplicações de PLN mencionadas são prova de que essa é uma tecnologia que melhora significativamente nossa qualidade de vida.

Informações não estruturadas representam até 80% dos dados que encontramos. Como resultado, o PLN é um dos tópicos mais importantes da ciência de dados. Organizar esses dados é uma tarefa significativamente complexa que vários estudiosos estão enfrentando diariamente. O Processamento de Linguagem Natural (PLN) está avançando em ritmo acelerado, e já é possível prever que ele impactará cada vez mais facetas de nossa vida no futuro.

Você se sente compelido a se candidatar a empregos de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com base nessas recomendações? Para saber mais sobre essa posição, vamos um pouco mais longe entendendo as suas funções e responsabilidades.

Quais são as funções e responsabilidades de um engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

Para projetar e construir a próxima geração de aplicativos mobile de uma empresa, os engenheiros de Processamento de Linguagem Natural (PLN) cooperam com uma equipe de engenheiros qualificados. Além disso, colaboram de perto com outros engenheiros de aplicativos e equipes técnicas para desenvolver o produto.

As principais responsabilidades de um desenvolvedor após garantir um emprego remotos como engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) são as seguintes:

  • Projetar e desenvolver sistemas para Processamento de Linguagem Natural
  • Definir conjuntos de dados de aprendizado de linguagem que sejam relevantes
  • Usar representações de texto poderosas para converter a linguagem natural em características valiosas
  • Desenvolver sistemas de PLN de acordo com as especificações
  • Experimentar com o modelo criado e treiná-lo
  • Encontrar e usar os algoritmos e ferramentas corretos
  • Analisar os dados estatisticamente e melhorar os modelos
  • Manter um nível constante de conhecimento na área de Machine Learning
  • Fazer a manutenção de frameworks e bibliotecas de PLN
  • Implementar mudanças conforme necessário e analisar bugs

Como se tornar um engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

Vamos dar uma olhada nos processos para se tornar um engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Para começar, lembre-se de que um trabalho de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) não requer nenhum diploma acadêmico. Seja você graduado ou pós-graduado, novato ou experiente, você pode aprender as habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Experiência prática e conhecimento em habilidades técnicas e não técnicas relevantes é tudo que você precisa.

No entanto, as vagas remotas de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) costumam exigir um bacharelado ou mestrado em Ciência da Computação ou áreas afins. Isso acontece porque ter um diploma em Ciência da Computação permite que você tenha uma compreensão fundamental de programação e de todas as tecnologias em geral. Além disso, isso lhe dará uma vantagem sobre seus outros candidatos.

Vamos dar uma olhada em algumas das habilidades e métodos que podem ajudá-lo a conseguir um emprego de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN).

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Habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Para garantir empregos bem remunerados como engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN), o primeiro passo é aprender as seguintes habilidades.

1. Processamento de texto

Aprender os métodos mais significativos para processamento de texto é uma das habilidades mais importantes para lidar em linguagens de programação. Trabalhar com strings em uma linguagem de computador deve ser natural para você, assim como entender como manipular texto para frente e para trás, utilizar expressões regulares e dividir strings são apenas algumas das habilidades mais importantes para se ter ao trabalhar no Processamento de Linguagem Natural. Portanto, esteja familiarizado com o processamento de texto para conseguir os melhores trabalhos de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) remoto.

2. Biblioteca NLTK

A biblioteca Natural Language Toolkit, ou NLTK, é uma das primeiras bibliotecas de Processamento de Linguagem Natural disponíveis. Essa biblioteca, publicada há mais de 20 anos atrás, é uma das maiores ferramentas para entender alguns dos princípios do PLN. A seguir estão alguns dos recursos bem organizados da biblioteca:

  • Os stemmers variam em complexidade de elementar à complicado
  • É possível dividir seu corpus em frases ou palavras é possível utilizando tokenizers
  • Os taggers de parte da fala incluem taggers de frequência prontos para uso e sob medida
  • Lematização de palavras
  • Trabalha-se com N-Grams, um conjunto de noções

Na maioria das aplicações de PLN, essas ideias são essenciais para entender a normalização e o processamento de texto. Compreender a biblioteca NLTK permitirá que você aprenda as habilidades necessárias para criar um funil de PLN desde o início. Mesmo que você não use essas estratégias em seus funis de PLN, ter esse recurso em sua caixa de ferramentas é sempre uma boa ideia. Se você aprender a usá-lo, impressionar os recrutadores em entrevistas para vagas remotas de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) será uma moleza para você.

3. Lendo dados de texto

Na última década, o enorme volume de dados de texto que viajam na Internet se expandiu tremendamente. Além de coletar dados da internet, os praticantes de PLN (como a maioria dos cientistas de dados) devem lidar com uma variedade de arquivos em vários formatos.
Qualquer pessoa que trabalhe em PLN deve ser capaz de ler dados de texto de várias fontes. Por exemplo, arquivos CSV e JSON são formatos de corpos de texto padrão que devem ser importados para sua área de trabalho antes que você possa começar a trabalhar em sua aplicação PLN.

4. Vetores de palavras

Os vetores de palavras são uma das estratégias mais essenciais de PLN da atualidade e também são muito úteis para entender como as Redes Neurais Artificiais são empregadas em PLN.

Compreender e estudar a maioria dos vetores de palavras é vital não apenas para PLN, mas também para o Machine Learning em geral. Você será exposto à mecânica interna de funcionamento das Redes Neurais, um dos modelos mais significativos em Machine Learning dos dias de hoje, por meio de seu aprendizado. Retropropagação, otimização de peso, funções de ativação e descida de gradiente serão abordados, o que deve lhe dar uma excelente vantagem na execução e construção de vários modelos de Redes Neurais. Portanto, durante o recrutamento para trabalhos de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) remoto, os recrutadores técnicos provavelmente irão testar o seu sobre essa estratégia e lhe perguntarão se e como você a usou em projetos anteriores.

5. Redes Neurais Recorrentes

A criação de texto é outra área do Processamento de Linguagem Natural que tem visto avanços significativos devido ao uso de Redes Neurais.

O design das Redes Neurais usadas na produção de texto difere daquele usado em Word Vector ou Text Classification. Conhecidas como Redes Neurais Recorrentes, essas formas de NNs têm muitos métodos para armazenar e atualizar dados que são típicos de dados encadeados, como sentenças.

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Como obter trabalhos remotos de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

Atletas e desenvolvedores têm muito em comum. Ambos devem praticar eficiente e consistentemente para se destacarem em seu meio. Eles também devem trabalhar duro para que suas habilidades melhorem com o tempo. Neste sentido, há duas coisas importantes nas quais os engenheiros devem se concentrar para que esse crescimento ocorra: a assistência de alguém mais experiente e bem-sucedido nas técnicas de treino quando você estiver praticando, e o uso de técnicas mais eficazes.Você precisa saber o quanto praticar como desenvolvedor, portanto, certifique-se de ter alguém para ajudá-lo no treino e fique atento a sinais de burnout!

A Turing oferece os melhores trabalhos remotos de engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que são feitos sob medida para o seu plano de carreira como engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Obtenha empregos remotos para engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN), 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 Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

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 para engenheiros de Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

Na Turing, cada engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PLN) é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer 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.

Veja outras perguntas frequentes

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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


Software
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).
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●  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.
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●  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.

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● 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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●  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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