Vagas remotas de engenheiro ML/ algoritmo de dados

Nós, na Turing, estamos procurando engenheiros ML/algoritmo de dados talentosos, que possam trabalhar de forma remota e que serão responsáveis ​​pelo projeto e integração de software de Machine Learning (ML) para automatizar modelos preditivos, que ofereçam soluções em tempo real. Aqui está a melhor chance de colaborar com os principais líderes do setor enquanto trabalha com as principais empresas do Vale do Silício.

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Descrição do trabalho

Responsabilidades

  • Usar habilidades matemáticas excepcionais para realizar cálculos e trabalhar com os algoritmos envolvidos na programação
  • Experimentar ideias inovadoras para novos sistemas, avaliar, manter e atualizar sistemas antigos
  • Resolver problemas complexos com conjuntos de dados de várias camadas e otimizar bibliotecas e estruturas de ML existentes
  • Desenvolver sistemas de ML econômicos e soluções de algoritmos inovadores
  • Gerenciar desenvolvimento e implantação de sistemas escaláveis, de alto volume e em tempo real
  • Criar documentação limpa dos processos de ML

Requisitos mínimos

  • Bacharelado ou Mestrado em Engenharia, Ciência da Computação, Elétrica, Física ou Estatística Matemática (ou experiência equivalente)
  • Mais de 3 anos de experiência em engenharia de ML (com raras exceções para desenvolvedores talentosos)
  • Sólido conhecimento de métricas de avaliação e melhores práticas de ML
  • Conhecimento detalhado de estruturas de dados e algoritmos
  • Amplo conhecimento de frameworks e bibliotecas de ML
  • Experiência em desenvolvimento e debug de aplicações multithread e/ou paralelas
  • Familiaridade com ambiente UNIX e Linux SysAdmins
  • Proficiência em linguagens de programação como Python, R, etc.
  • Conhecimento significativo de bibliotecas de mensagens, incluindo Kafka, RabbitMQ, ZeroMQ, etc.
  • Forte competência com infraestrutura como código como Terraform, Cloudformation, etc.
  • Experiência com desenvolvimento e implantação de serviços ML
  • Fluente em inglês para se comunicar de forma eficaz
  • Capacidade de trabalhar em tempo integral (40 horas/semana) com sobreposição de 4 horas com o fuso horário dos EUA

Habilidades desejadas

  • Compreensão das tecnologias MLOPs e seu fluxo de trabalho
  • Capacidade para trabalhar com conjuntos de dados grandes e complexos
  • Capacidade de articulação em nível de sistema
  • Conhecimento em explicar processos complexos para um público não técnico
  • Atenção aos detalhes
  • Conhecimento de ambientes de computação em nuvem
  • Ótimas habilidades técnicas, analíticas e de resolução de problemas

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Empregos de alto nível nos EUA

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Os desenvolvedores da Turing ganham mais do que o salário médio do mercado na maioria dos países, trabalhando com grandes empresas americanas.
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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Após o match, aproveite o suporte ao desenvolvedor 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Desenvolvedores Turing

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4.6DE 5
com base nas avaliações dos desenvolvedores em Abril de 2024
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Como se tornar um engenheiro ML/ algoritmo de dados?

Os engenheiros ML/algoritmo de dados, às vezes conhecidos como desenvolvedores de algoritmos, são responsáveis por projetar e integrar algoritmos. Quando implementados em um ambiente de software ou computador, esses algoritmos bem projetados fornecem soluções em tempo real. Os engenheiros Machine Learning/algoritmo de dados criam algoritmos valiosos em vários setores, como desenvolvimento web e processamento de sinais.

Os engenheiros ML/algoritmo de dados são normalmente considerados programadores altamente qualificados devido a semelhanças em linguagens de codificação compartilhadas. Eles criam algoritmos para ajudar clientes ou empresas a resolver problemas ou alcançar os resultados desejados.

Uma carreira como engenheiro ML/algoritmo de dados, assim como outras carreiras de TI respeitáveis, é adequada para pessoas com talento para tecnologia específica, linguagens de programação e conjuntos de dados, bem como uma paixão pela resolução de problemas.

Qual é o escopo do engenharia Machine Learning/ algoritmo de dados?

A engenharia de Machine Learning/algoritmo de dados já está causando impacto em nosso futuro e há uma demanda crescente por engenheiros experientes. A Inteligência Artificial e o Machine Learning parecem ser a chave para melhorar as tarefas humanas especializadas, incluindo reconhecimento de fala, processamento de imagens, gerenciamento de processos de negócios e até diagnóstico de doenças.

Como essas tecnologias estão sendo empregadas em uma variedade de setores em todo o mundo, incluindo saúde e educação, as oportunidades de carreira aumentaram drasticamente. Da mesma forma, a engenharia de dados é um campo que auxilia as empresas na tomada de decisões orientadas por dados. A crescente popularidade e os usos dessas tecnologias oferecem um futuro brilhante para os desenvolvedores que buscam uma vaga remota de engenheiro ML/algoritmo de dados.

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

Um engenheiro ML/algoritmo de dados será responsável por uma variedade de tarefas, a maioria delas relacionadas ao desenvolvimento de algoritmos para uso em sistemas de Inteligência Artificial. As responsabilidades de trabalho específicas de um engenheiro de Machine Learning/algoritmo de dados podem incluir:

  • Desenvolver algoritmos para aplicativos de Inteligência Artificial que reconhecem padrões em dados e tiram conclusões deles
  • Testar algoritmos para tecnologia de IA, programas de software e aplicativos de Machine Learning
  • Organizar a configuração da equipe de ciência de dados
  • Criar infraestrutura para entrada e transformação de dados
  • Realizar análises estatísticas e ajustar os resultados para que a empresa possa tomar melhores decisões comerciais
  • Utilizar relatórios de algoritmo para identificar e exibir descobertas em formatos de relatório fáceis de ler
  • Investigar possíveis melhorias de código para melhorar a eficiência do algoritmo
  • Manter uma comunicação constante com colegas de equipe, engenheiros de algoritmos e clientes

Como se tornar um engenheiro ML/ algoritmo de dados?

Você precisará de alguns requisitos para trabalhar como engenheiro de Machine Learning/algoritmo de dados. Essa função é responsável pelo desenvolvimento de sistemas de Machine Learning de alto desempenho, avaliando e organizando dados, executando testes e experimentos, monitorando e otimizando o processo de aprendizado.

Como engenheiro ML/algoritmo de dados, você será responsável pela aplicação de algoritmos a uma variedade de codebases, portanto, ter experiência anterior em desenvolvimento de software será uma vantagem. Entender os conceitos de matemática, estatística e programação web fornecerá a base necessária para que você esteja pronto para se candidatar a empregos de engenharia de Machine Learning/algoritmo de dados.

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

Os engenheiros ML/algoritmo de dados utilizam suas habilidades altamente avançadas para ajudar os clientes a melhorarem processos e localizarem soluções em conjuntos de dados regularmente. As habilidades mais importantes, e mais procurada pelas empresas, a serem dominadas engenheiros de Machine Learning/algoritmos de dados remotos são:

1. Projeto e Implementação de Algoritmos

Capacidade de construir e implementar algoritmos para resolver problemas do cliente e contribuir para recursos de IA (criação de algoritmos e habilidades de implantação).

2. Ciência de Dados

Familiaridade com linguagens de programação como Python, SQL e Java, testando hipóteses e realizando modelagem de dados, aliada a competência em matemática e probabilidade, e capacidade de criar uma abordagem de avaliação para modelos e algoritmos preditivos, são apenas alguns dos princípios de ciência de dados nos quais os engenheiros de Machine Learning/algoritmo de dados devem se basear.

3. Estatística

Você deverá aprender sobre classificadores Naive Bayes, regra de Bayes e redes de Bayes, probabilidade condicional, probabilidade, modelos ocultos de Markov e assim por diante.

4. Aptidão para ML

A capacidade de integrar algoritmos e modelos estatísticos com sistemas de computador que encontram padrões de dados é chamada de aptidão para Machine Learning.

5. Habilidades avançadas de programação

A capacidade de escrever algoritmos para analisar conjuntos de dados usando linguagens de programação como Python e C++.

6. Pensamento analítico

A capacidade de avaliar um projeto de forma crítica e criar um algoritmo que pesquise conjuntos de dados para chegar a determinadas conclusões.

7. Processamento de sinal

As habilidades em processamento de sinais incluem a capacidade de analisar e sintetizar sinais para melhorar a transmissão, armazenamento e qualidade dos dados.

8. Análise derivada

A capacidade de oferecer descobertas de algoritmos em tempo real para o gerenciamento da empresa é uma das habilidades mais importantes a se ter.

9. Habilidades de liderança

Capacidade de trabalhar com outros engenheiros ML/algoritmo de dados e membros da equipe para cumprir os prazos do projeto.

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Como obter trabalhos remotos de engenheiro Machine Learning/ algoritmo de dados?

Os engenheiros de ML/algoritmo de dados devem trabalhar duro o suficiente para acompanhar todos os avanços atuais do setor e expandir constantemente seus conhecimentos. Para serem eficazes e consistentes nessa área, eles devem aderir às melhores práticas de desenvolvimento. Nesse sentido, enquanto praticam, pode ser uma boa ideia procurar ajuda de alguém mais experiente e apto a ensinar novas habilidades. Além disso, como engenheiro de machine learning, você deve aprimorar suas habilidades analíticas, de programação de computadores, Inteligência Artificial e ML.

A Turing oferece os melhores trabalhos remotos de engenheiro ML/ algoritmo de dados que são feitos sob medida para o seu plano de carreira como engenheiro ML/ algoritmo de dados. Obtenha empregos remotos para engenheiro ML/ algoritmo de dados, 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 ML/ algoritmo de dados 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 para engenheiros ML/ algoritmo de dados?

Na Turing, cada engenheiro ML/ algoritmo de dados 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

Um Engenheiro de Dados deve ter uma formação em cursos relacionados à Tecnologia da Informação (TI), como Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Análise de Sistemas e Big Data.

Um engenheiro de machine learning costuma criar algoritmos e treinar modelos de machine learning para que eles possam oferecer automatização de tarefas ou análise de grandes quantidades de dados.

Algoritmos são muito importantes no mundo atual pois são a base da computação e da programação. São eles que orientam o computador ou qualquer sistema a executar uma tarefa.

Enquanto um Analista de Dados é responsável por analisar e interpretar as informações provenientes de bases de dados bem estruturadas, um Engenheiro de Dados é o responsável por criar funis de dados, além de desenvolver e manter a arquitetura destes.

Machine learning ajuda empresas a descobrirem insights em dados, de uma forma que antes não era possível, e possibilita uma tomada de decisão mais assertiva através da análise destes dados. Além disso, machine learning pode ser utilizado para automatizar tarefas e liberar tempo dos desenvolvedores para focar em aspectos mais importantes do negócio.

Algoritmos de machine learning definem o método pelo qual a Inteligência Artificial irá conduzir suas tarefas, normalmente prevendo dados, de acordo com aqueles que foram ingeridos pelo sistema.

Machine learning ou, traduzido do inglês, aprendizado de máquina, é um campo de conhecimento tech que faz uso de diversas tecnologias para, como o nome sugere, treinar e ensinar máquinas a executarem tarefas utilizando dados e algoritmos. Machine Learning está associado a Inteligência Artificial e é um setor em ascensão no momento.

Visto que algoritmos são sequências de instruções bem definidas, eles podem ser usados para executar tarefas, resolver problemas matemáticos ou para realizar cálculos e equações.

Há 4 classificações principais para dados que podem ser utilizados quando se trata de machine learning, sendo eles: categóricos, numéricos, textuais e temporais (dados coletados regularmente em certo período de tempo).

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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


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

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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

● 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.  

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