Turing

100+ Vagas Data Wrangling para desenvolvedores brasileiros

Candidate-se para Vagas Data Wrangling na Turing. Estamos procurando por especialistas em ciência de dados e data wrangling brasileiros para preencher vagas remotas onde eles serão responsáveis especialmente por limpar e unificar complexos e desorganizados grupos de dados, garantindo fácil acesso e análise aos mesmos. Aproveite esta excelente oportunidade para colaborar lado a lado com as mais brilhantes mentes do setor e trabalhar para empresas dos EUA.

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Descrição do trabalho

Responsabilidades

  • Atuar com excelência em tarefas de limpeza de dados, data wrangling, análise quantitativa e mineração de dados
  • Colaborar com stakeholders para entender as necessidades do negócio
  • Acumular, selecionar e transformar dados para ajudar na tomada de decisões bem-informadas
  • Construir e analisar dashboards e relatórios
  • Converter, mapear e organizar dados manualmente para um consumo de dados conveniente
  • Entregar dados precisos e acionáveis para analistas comerciais
  • Realizar agregação e visualização de dados, além de treinar modelos estatísticos
  • Explicar insights de dados acionáveis para clientes e stakeholders não-técnicos

Requisitos mínimos

  • Bacharelado ou Mestrado em Engenharia, Estatística, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Tecnologia da Informação ou curso equivalente
  • Mais de 3 anos de experiência como especialista em ciência de dados e data wrangling (com raras exceções para desenvolvedores extremamente talentosos)
  • Experiência com transformação de dados, incluindo processos como ordenamento, mesclagem e agregação
  • Proficiência em linguagens com consultas de dados, como SQL
  • Conhecimento sobre codificação em diversas linguagens de programação, incluindo Java, R e Python
  • Domínio sobre análise estatística e detecção de padrões e anomalias
  • Experiência prática implementando algoritmos e estruturas de dados
  • Sólida compreensão sobre princípios de IA, sistemas de bancos de dados, interação entre humano e computador, análise numérica e engenharia de software
  • Profundo conhecimento sobre análise de grandes grupos de dados com foco na resolução de problemas complexos
  • Fluência em inglês para poder se comunicar de maneira eficiente
  • Disponibilidade para trabalhar em tempo integral (40 horas/semana) com uma sobreposição de 4 horas com os fusos horários dos EUA

Habilidades desejadas

  • Experiência transformando dados brutos em insights acionáveis
  • Conhecimento prático de pipelines de ETL, visualização de dados e agregação de dados
  • Experiência com ferramentas como Parsehub, Scrapy, OpenRefine, etc.
  • Excelentes habilidades analíticas e de solução de problemas
  • Ótimas habilidades de comunicação e interpessoais

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Por que você deveria se juntar à Turing?

Empregos de alto nível nos EUA

1Empregos de alto nível nos EUA

Os desenvolvedores da Turing ganham mais do que o salário médio do mercado na maioria dos países, trabalhando com grandes empresas americanas.
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.

Desenvolvedores Turing

Leia as avaliações da Turing.com feitas por desenvolvedores de todo o mundo e saiba como é trabalhar para as melhores empresas dos EUA.
4.6DE 5
com base nas avaliações dos desenvolvedores em Abril de 2024
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Como se tornar um desenvolvedor da Turing?

Trabalhe com as melhores empresas de software em apenas 4 passos fáceis
  1. Crie seu perfil

    Preencha seus dados básicos: nome, endereço, habilidades, salário e experiência.

  2. Realize nossos testes e entrevista

    Resolva os testes e realize uma entrevista técnica.

  3. Receba ofertas de trabalho

    Seja selecionado pelas melhores empresas dos EUA e do Vale do Silício

  4. Comece a trabalhar no seu emprego dos sonhos

    Quando você estiver na Turing, não precisará procurar outro emprego.

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Como se tornar um especialista em ciência de dados e data wrangling remoto?

Especialistas em ciência de dados e data wrangling usam dados para orientar as empresas na direção correta. Dado o escopo do projeto, esses profissionais supervisionam e coordenam os esforços de outros membros da equipe, enquanto lideram uma variedade de projetos orientados por dados. Eles são analistas de dados que usam seus conhecimentos de tecnologia e ciências sociais para encontrar tendências e gerenciar dados. Além disso, utilizam o conhecimento do setor, a consciência contextual e os desafios atuais para resolver problemas corporativos.

Os benefícios da ciência de dados atraíram as empresas a utilizá-la, resultando em um aumento na demanda por data wranglers e cientistas de dados. Na próxima seção, abordaremos a estratégia metódica, o conhecimento profissional e as habilidades necessárias para conseguir trabalhos remotos de especialista em ciência de dados e data wrangling./

Qual é o escopo em data wrangling/ciência de dados?

As descobertas da ciência de dados já estão causando impacto em nossas vidas diárias. A internet é um exemplo perfeito: existem mais sites do que se pode imaginar - uma única pesquisa no Google produz 1 bilhão de resultados, o que por si só já é uma estatística impressionante. Quando você usa o Google para pesquisar algo, um especialista em ciência de dados e data wrangling está vasculhando essas 1 bilhão de páginas da Web em segundo plano para fornecer as informações de que você precisa.

As empresas possuem enormes quantidades de dados – e isso poderá se tornar uma dor de cabeça caso elas não contratem especialistas em ciência de dados e data wrangling para examinar os dados e fornecer insights. Esses insights ajudam as empresas a tomar decisões precisas sobre os ajustes que precisam ser feitos para melhorar os produtos e serviços que elas fornecem.

Quais são as funções e responsabilidades de um especialista em ciência de dados e data wrangling?

Se chegou até este ponto, você pode estar se perguntando: o que faz um cientista de dados? Depois de conseguir trabalhos home office de especialista em ciência de dados e data wrangling, lhe serão exigidas algumas responsabilidades. Aqui estão as mais importantes:

  • Usar seu conhecimento de limpeza de dados, data wrangling, análise quantitativa e mineração de dados para resolver problemas
  • Colaborar com os stakeholders para ter um melhor entendimento das necessidades da empresa
  • Auxiliar na tomada de decisões bem informadas, coletando, selecionando e modificando dados
  • Criar e analisar relatórios e dashboards
  • Converter, mapear e organizar dados manualmente para facilitar o consumo
  • Fornecer dados confiáveis e acionáveis aos analistas de negócios
  • Treinar modelos estatísticos e realizar visualização e agregação de dados
  • Informar clientes não técnicos e stakeholders por meio de insights de dados acionáveis

Como se tornar um especialista em ciência de dados e data wrangling?

Apesar do amplo conhecimento e habilidades necessárias para esse cargo, qualquer pessoa com um interesse genuíno no campo - e a capacidade de realizar pelo menos algumas das responsabilidades listadas acima - pode conseguir trabalhos remotos de especialista em ciência de dados e data wrangling.

Existem algumas opções para aprender as habilidades necessárias para essa função. Você pode começar indo para a faculdade, que é a opção mais popular. Fazer uma graduação em Ciência da Computação ou um MBA em Ciência de Dados fornecerá uma base sólida e credenciais quando se trata de entrar nessa área. No entanto, o custo de uma graduação e o tempo necessário para concluí-la podem ser considerados desvantagens.

Outra alternativa é se inscrever em um programa de treinamento, também chamado de bootcamp. A ênfase será em aprender as linguagens de programação necessárias para se candidatar a vagas de trabalho home office para especialista em ciência de dados e data wrangling. Dependendo do bootcamp, essa pode ser uma opção mais barata e mais rápida do que um curso de três ou quatro anos.

Mas você pode ter certeza de que, seja qual for o caminho que escolher para se tornar um especialista em ciência de dados e data wrangling remoto, você terá um futuro brilhante e muitas perspectivas de trabalho pela frente.

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Habilidades necessárias para se tornar um especialista em ciência de dados e data wrangling

Adquirir as habilidades necessárias é o primeiro passo para conseguir empregos bem remunerados como especialista em ciência de dados e data wrangling. Vejamos cada uma das habilidades técnicas com mais detalhes:

1. Estatística e Matemática

Qualquer bom especialista em ciência de dados e data wrangling precisa ter uma base sólida em Matemática e Estatística. Isso porque será exigido deste profissional, especialmente pelas empresas que sejam orientadas por dados, o entendimento de várias abordagens estatísticas – como estimadores de máxima verossimilhança, distribuidores e testes estatísticos – para ajudar a fazer sugestões e escolhas. Além disso, o cálculo e a álgebra linear são cruciais, pois os algoritmos de machine learning dependem deles. Portanto, seja um mestre em Estatística e Matemática para conseguir trabalhos remotos de especialista em ciência de dados e data wrangling.

2. Modelagem e análise

Espera-se que um especialista em ciência de dados e data wrangling seja proficiente neste setor, porque os dados são tão bons quanto as pessoas que os analisam e modelam. Com base em pensamento crítico e comunicação, um profissional de ciência de dados e data wrangling deve estudar dados, executar testes e desenvolver modelos para obter novos insights e prever resultados prováveis. Portanto, desenvolva uma compreensão de modelagem e análise antes de se candidatar a empregos home office de especialista em ciência de dados e data wrangling.

3. Métodos de machine learning

Embora o conhecimento especializado neste tópico nem sempre seja necessário para vagas de trabalhos de especialista em ciência de dados e data wrangling, espera-se que você tenha alguma familiaridade nessa área. Habilidades de machine learning, como árvores de decisão e regressão logística, serão procuradas por algumas empresas.

4. Programação

Um profissional de ciência de dados e data wrangling deve ter excelentes habilidades de programação para passar da teoria para a prática. A maioria das empresas vai querer que você seja proficiente em linguagens de programação como Python, R, entre outras. Dessa forma, programação orientada a objetos, sintaxe e funções básicas, instruções de controle de fluxo, bibliotecas e documentação estão todos incluídos nesta categoria.

5. Visualização de dados

A visualização de dados é um componente vital para se tornar um especialista em ciência de dados e data wrangling, pois permite que você comunique mensagens-chave de forma eficaz e convença a todos sobre suas soluções sugeridas. Entender como dividir dados complexos em partes menores e mais digeríveis, bem como empregar uma variedade de recursos visuais (gráficos e muito mais) são habilidades que todo profissional de ciência de dados e data wrangling deve ter para ser contratado.

6. Curiosidade intelectual

Um forte desejo de resolver problemas e descobrir respostas, principalmente aqueles que precisam de algum pensamento criativo, está no centro da profissão de cientista de dados. Como os dados não significam muito por si só, um grande especialista em ciência de dados e data wrangling é motivado pela vontade de aprender mais sobre o que os dados estão dizendo e como ele pode usar essas informações em uma escala maior.

7. Comunicação

Como os dados não podem “falar” até serem examinados, um bom profissional de ciência de dados e data wrangling deve ser um ótimo comunicador. A comunicação pode significar a vitória ou a ruína de um projeto, seja transmitindo à sua equipe as atividades que você deseja realizar para ir do ponto A ao ponto B com os dados, ou fazendo uma apresentação para os líderes da empresa. Portanto, melhore suas habilidades de comunicação para impressionar os recrutadores durante as entrevistas para trabalhos remotos de especialista em ciência de dados e data wrangling.

8. Conhecimento de negócios

Para usar os dados corretamente e de uma maneira que seja valiosa para sua empresa, um profissional de ciência de dados e data wrangling precisa de uma certa perspicácia comercial. Por isso, você deve ter uma compreensão completa dos objetivos e metas centrais da empresa, bem como de que forma eles afetam o trabalho que você faz. Você também deve ser capaz de criar soluções que atendam a essas metas de maneira econômica e fácil de implementar.

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Como conseguir trabalhos remotos de especialista em ciência de dados e data wrangling?

Atletas e especialistas em ciência de dados e data wrangling têm muito em comum. Ambos devem praticar eficiente e consistentemente para se destacarem em seu meio. Eles também devem trabalhar suficientemente duro para que suas habilidades melhorem com o tempo. Neste sentido, há duas coisas importantes nas quais um especialista em ciência de dados e data wrangling deve 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 especialista em ciência de dados e data wrangling, portanto, certifique-se de ter alguém para ajudá-lo no treino e fique atento a sinais de burnout!
A Turing tem os melhores trabalhos online de especialista em ciência de dados e data wrangling, feitos sob medida para seu plano de carreira como especialista em ciência de dados e data wrangling. Trabalhar com tecnologias de ponta em complexos problemas técnicos e comerciais o ajudará a crescer rapidamente. Obtenha empregos remotos de especialista em ciência de dados e data wrangling, 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 especialista em ciência de dados e data wrangling na Turing?

Trabalhos de primeira linha nos EUA

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

Crescimento na carreira

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

Comunidade exclusiva de desenvolvedores

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

Uma vez parte da Turing, você nunca mais terá que se candidatar para outro emprego.

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.

Trabalhe do conforto da sua casa

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.

Ótima remuneração

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 especialistas em ciência de dados e data wrangling?

Na Turing, cada especialista em ciência de dados e data wrangling 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.

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

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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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