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100+ Vagas GraphQL | Vagas para desenvolvedores brasileiros

Conquiste Vagas GraphQL e trabalhe de casa para as principais empresas de software dos EUA. Nós, da Turing, estamos à procura de desenvolvedores GraphQL talentosos que possam trabalhar de forma remota e tenham um histórico comprovado de elaboração e implementação de aplicações confiáveis, de baixa latência e de alto desempenho. Você trabalhará com as principais empresas americanas, desenvolvendo componentes de UI altamente eficientes.

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Descrição do trabalho

Responsabilidades

  • Escrever código limpo, eficiente e reutilizável
  • Trabalhar com equipes multifuncionais para elaborar, desenvolver, revisar e testar aplicações
  • Participar em todos os aspectos do ciclo de vida do produto
  • Aprender e aplicar novas tecnologias, melhores práticas de design e padrões de usabilidade

Requisitos mínimos

  • Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação (ou experiência equivalente)
  • Mais de 3 anos de experiência prática com GraphQL (raras exceções para candidatos talentosos)
  • Habilidade na construção de APIs de GraphQL
  • Boa comunicação e habilidades interpessoais
  • Aptidão para aprender e disposição para tomar responsabilidade sobre processos de trabalho
  • Capacidade de entender os requisitos comerciais e transformá-los em requisitos técnicos
  • Forte conhecimento das estruturas e algoritmos de dados

Habilidades desejadas

  • Conhecimento de sistemas distribuídos, otimização de algoritmos e design de sistemas de larga escala
  • Capacidade de solucionar problemas em sistemas distribuídos
  • Trabalhar confortavelmente com CSS, SCSS, etc.
  • Experiência com AWS, DevOps, monitoramento e alertas

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Suporte ao Desenvolvedor

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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 desenvolvedor GraphQL?

GraphQL é uma linguagem de consulta e tempo de execução do server-side para interfaces de programação de aplicações (APIs), que se concentra em fornecer aos clientes apenas as informações que eles precisam. GraphQL foi criado com o objetivo de fazer APIs que sejam rápidas, versáteis e amigáveis ao desenvolvedor. Ela pode até ser utilizada dentro do ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) GraphiQL. GraphQL, uma alternativa REST, permite aos desenvolvedores criar solicitações que puxam dados de várias fontes em uma única call de API. Os desenvolvedores podem usar qualquer abordagem que queiram para criar APIs, e o padrão GraphQL garantirá que eles trabalhem de forma consistente com seus clientes.

Qual é o escopo do desenvolvimento do GraphQL?

O GraphQL está dominando o mundo full-stack. GraphQL é uma especificação, independente de linguagem de programação, para a comunicação client-server. Ela permite representar os recursos e processos de um servidor usando uma linguagem específica de domínio (DSL). Os clientes podem usá-la para transmitir batch scripts escritos em sua DSL para o servidor e o servidor irá processar e responder a eles. O GraphQL não está simplesmente ganhando popularidade entre os desenvolvedores React – eledespertou a curiosidade dos desenvolvedores Angular, iOS e Android. Sua popularidade está disparando, e por bons motivos: o GraphQL aborda alguns problemas muito reais que os desenvolvedores enfrentam diariamente. É por isso que ele está sendo adotado por empresas como Twitter, Intuit e Drupal.

O GraphQL já é um enorme passo à frente do projeto REST API. Ele retrata com mais precisão o tipo de caminho de dados que um cliente deve executar para completar sua tarefa.

Quais são as funções e responsabilidades de um desenvolvedor GraphQL?

Os desenvolvedores usam GraphQL para gerar esquemas que mostram dados e metadados potenciais para consultas de clientes. Há várias definições de tipos de objetos no Schema. Estes objetos destinam-se a auxiliar os clientes na obtenção de informações específicas de campo. As consultas são verificadas por GraphQL, comparando-as com os esquemas. Como resultado, um desenvolvedor de API deve anexar atributos ao esquema, que são chamados de Resolver. Ao gerar valores, o Resolver auxilia na execução. O GraphQL permite o armazenamento de dados e a flexibilidade do fluxo, especificando e validando a sintaxe das APIs.

Em um trabalho de desenvolvedor GraphQL, o programador é responsável pelo design, construção e manutenção de uma interface GraphQL. As consultas são uma característica distintiva, e os desenvolvedores são responsáveis por sua manutenção e resolução. Em vagas remotas para contratar desenvolvedores GraphQL, várias empresas exigem ferramentas de software auxiliares ou adicionais, conhecimentos e experiência. Como resultado, o trabalho pode ser dividido entre tecnologias integradas que utilizam GraphQL. A seguir, alguns exemplos de funções que um desenvolvedor GraphQL pode assumir:

  • Criar aplicações e integração de serviços
  • Participar de atividades de suporte com desenvolvedores de UI para integração API / de serviços
  • Seguir as melhores práticas e converter designs e wireframes em código de alta qualidade
  • Ser parte do processo de criação do projeto do início ao fim
  • Assegurar que os projetos sejam técnica e visualmente sólidos
  • Auxiliar na definição do escopo, estimativa e planejamento do projeto
  • Compreender e aprender sobre as interações dos usuários, bem como manter-se atualizado com as novas tecnologias
  • Participar na elaboração da arquitetura, das APIs e dos modelos de dados
  • Regular os componentes e ferramentas para aumentar a utilidade em diversos dispositivos e navegadores
  • Coordenar com diferentes equipes que estão trabalhando em diferentes camadas do processo de desenvolvimento
  • Lidar com bugs e problemas futuros com consumidores que devem ser investigados e resolvidos

Como ser um desenvolvedor GraphQL?

Você precisará entender duas idéias básicas de desenvolvimento web para conquistar uma vaga remota de desenvolvedor GraphQL: o front-end e o back-end. Todos os aspectos de um aplicativo de computador com o qual os consumidores se envolvem diretamente são chamados de front-end, também conhecido como client-side ou lado voltado ao cliente. O back-end, por outro lado, inclui todos os softwares que estão nos bastidores e computam a lógica comercial, respondem às solicitações dos usuários e retêm dados sensíveis indefinidamente. Considere o front-end como a ponta de um iceberg com a maior parte, o back-end, escondida sob a superfície da água.

Os desenvolvedores front-end fazem as seções visíveis de um website que respondem a diversos contextos de visualização, tais como smartphones, tablets e desktops, criando e otimizando-as. Para criar um site interessante, eles usam linguagens de programação voltadas ao cliente, como HTML, CSS e JavaScript. O desenvolvimento back-end, por outro lado, requer que os programadores criem e refinem o software interno que executa os bancos de dados, servidores e software proprietário de uma empresa. Os desenvolvedores back-end estão encarregados de desenvolver os canais através dos quais as informações são entregues para as e a partir dos usuários das interfaces front-end.

É necessário um bacharelado ou mestrado em Ciência da Computação ou uma área relacionada. Isto é verdade por várias razões: primeiro, ter uma formação acadêmica relevante permite que você adquira uma melhor compreensão da programação de computadores e desenvolvimento web, o que o ajudará substancialmente no aprendizado do desenvolvimento GraphQL. Segundo, nos trabalhos de desenvolvimento GraphQL, muitas empresas exigem que você tenha um diploma específico, tornando mais fácil para você encontrar vagas e oportunidades de carreira gratificantes e bem remuneradas.

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Habilidades necessárias para ser um desenvolvedor GraphQL

O primeiro passo é começar a estudar as habilidades essenciais que lhe permitirão conseguir um trabalho de programador GraphQL com ótima remuneração. As habilidades mais importantes para o trabalho estão descritas abaixo:

1. Familiaridade com microsserviços Java

Os microsserviços Java são uma coleção de aplicativos de software escritos na linguagem de programação Java. Os microsserviços são criados para um propósito específico e trabalham em conjunto para produzir uma solução maior. Como o nome indica, cada microsserviço tem capacidades muito limitadas a fim de fornecer um projeto geral altamente modular e customizável.

2. Proficiência em XML e JS

Os serviços Web dependem muito do XML como base. Para tirar o máximo proveito do XML, ele pode ser combinado com uma variedade de linguagens do client-side e server-side. Os aspirantes a desenvolvedores GraphQL devem entender como trabalhar com XML e JavaScript do client-side. Eles devem entender como usar JavaScript para mostrar o conteúdo de um arquivo XML, incluindo como acessar elementos child, manipular elementos e assim por diante.

3. Compreensão do Apollo Client

Apollo Client é um framework de gerenciamento de estado em JavaScript que permite o uso de GraphQL para lidar com dados locais e remotos. Ele pode ser usado para buscar, armazenar e alterar dados de aplicativos enquanto também atualiza sua interface de usuário. O Apollo Client permite estruturar o código de uma forma que seja econômica, previsível e declarativa, de acordo com as técnicas de desenvolvimento modernas. O React é incorporado ao núcleo da biblioteca @apollo/client, enquanto a maior parte da comunidade Apollo mantém integrações para outras camadas de visualização populares.

4. Proficiência em linguagens front-end

O front-end de um website ou programa de software é a interface através da qual os usuários completam operações importantes. Quando uma pessoa acessa um aplicativo ou navegador, ela pode acessar várias partes e funcionalidades dele. Qualquer website ou front-end de aplicativo é programado para permitir que os usuários acessem determinadas funcionalidades. As linguagens utilizadas para o desenvolvimento Front-end são HTML, CSS e JavaScript. Os desenvolvedores front-end fornecem a estrutura, aparência, comportamento e conteúdo de tudo o que aparece nas telas do navegador quando websites, aplicativos online ou aplicativos mobile são abertos. Portanto, os aspirantes a programadores GraphQL precisam estar familiarizados com as linguagens front-end mais populares do momento.

5. Conhecimento de frameworks

Você não precisa começar do zero como um programador quando há ferramentas que podem ajudá-lo em suas tarefas. Frameworks são peças de software que os desenvolvedores criam e utilizam para criar outras aplicações. Os frameworks de software são diversos, duráveis e eficientes porque são frequentemente produzidos, testados e otimizados por uma equipe de engenheiros de software e desenvolvedores qualificados. O desenvolvimento de aplicativos com um framework de software permite que você se concentre na funcionalidade de alto nível do aplicativo. Isto porque o framework lida com todas as funcionalidades de baixo nível. É por isso que os desenvolvedores GraphQL devem se familiarizar com os frameworks atuais.

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Como conquistar vagas remotas de programador GraphQL?

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 desenvolvedores 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 as melhores vagas remotas de desenvolvedor GraphQL que são feitas sob medida para o seu plano de carreira como programador GraphQL. Obtenha empregos remotos para desenvolvedor GraphQL, 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 ser um desenvolvedor GraphQL 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 para desenvolvedores GraphQL?

Na Turing, cada Desenvolvedor GraphQL 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
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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