Engenheiro de Machine Learning Sénior (nova)

Iterable é a principal plataforma de engajamento de clientes impulsionada por IA que ajuda marcas líderes como Redfin, SeatGeek, Priceline, Calm e Box a criar experiências dinâmicas e individualizadas em grande escala. Nossa plataforma capacita as organizações a ativar dados dos clientes, projetar interações sem costura entre canais e otimizar o engajamento—all com segurança e conformidade de nível empresarial. Hoje, quase 1.200 marcas em mais de 50 países confiam na Iterable para impulsionar o crescimento, aprofundar relacionamentos com clientes e proporcionar experiências agradáveis aos clientes.

O nosso sucesso é impulsionado por pessoas extraordinárias que dão vida aos nossos valores centrais—Ser um Proprietário, Mentalidade de Crescimento, Agir como Um, Transparência. Promovemos uma cultura de inovação, colaboração e inclusão, onde as ideias são valorizadas e os indivíduos são capacitados a dar o seu melhor. É por isso que fomos reconhecidos como um dos Melhores Locais de Trabalho do Inc e Empresas de Crescimento Mais Rápido, e fomos reconhecidos na lista da Forbes dos Melhores Empregadores para Startups da América em 2022. Notavelmente, a Iterable também foi listada noLista de Empresas que Lançam Carreiras da Wealthfront e ocupou um ranking no top 10 naTop 25 Empresas Onde as Mulheres Querem Trabalhar.

Com uma presença global—incluindo escritórios em São Francisco, Denver, Londres, Sydney e Lisboa, além de funcionários remotos em todo o mundo—estamos comprometidos em construir um ambiente de trabalho diverso e inclusivo. Acolhemos candidatos de todas as origens e incentivamos você a se candidatar. Saiba mais sobre a nossa história e missão em nossasCultura eSobre Nós páginas. Vamos moldar o futuro do engajamento do cliente juntos!

Estamos à procura de um Engenheiro de Machine Learning Sénior para construir as fundações centrais de Machine Learning que alimentam as experiências agentivas da Nova. Este papel foca na aplicação de Machine Learning em ambientes de produção: sistemas de recuperação, estruturas de avaliação e camadas de integração de modelos que tornam os recursos de IA confiáveis, escaláveis e repetíveis. Você projetará e implementará os componentes subjacentes que suportam interações ricas e inteligentes na plataforma Iterable.

Você trabalhará em estreita colaboração com equipes de backend, frontend e produto para moldar a forma como Machine Learning é introduzido e mantido em toda a empresa. O trabalho combina engenharia prática com design de sistemas, e é ideal para alguém que possa conduzir esforços complexos de forma independente, tomar decisões arquitetónicas práticas e colaborar em um ambiente de produto multifuncional em rápida movimentação.

Detalhes da Posição:

• Projetar e construir componentes da plataforma de Machine Learning que suportam sistemas agentivos, incluindo pipelines de recuperação, estratégias de indexação e camadas de integração de modelos.
• Introduzir e operacionalizar casos de uso de RAG, desde a obtenção de dados até a geração de embeddings e padrões de recuperação em tempo de execução.
• Desenvolver estruturas de avaliação generalizadas para recursos baseados em LLM e agentes, incluindo métricas offline, conjuntos de dados de referência e monitoramento contínuo.
• Implementar abstrações, ferramentas e padrões reutilizáveis que permitam que outras equipes construam experiências impulsionadas por ML e LLM de forma eficiente.
• Parceria com engenheiros de backend para trazer recursos de ML para produção com forte confiabilidade, observabilidade e características de desempenho.
• Prototipar soluções de ML aplicadas para validar a viabilidade antes de investir em construções completas.
• Garantir o manuseio seguro e robusto dos dados utilizados em fluxos de trabalho de ML e operações de recuperação.
• Colaborar com produto, design e engenharia para alinhar o design do sistema de ML com a experiência do usuário e os objetivos do produto.
• Contribuir para melhorias iterativas do framework de agentes Nova, incluindo fluxos de trabalho construídos com Mastra e TypeScript.

O Candidato Ideal Terá/Será:

• Mais de 5 anos de experiência como Engenheiro de Machine Learning ou em função semelhante focada em sistemas de produção.
• Fortes habilidades de engenharia com Python ou TypeScript, incluindo experiência na construção de fluxos de trabalho de ML em frameworks como Mastra ou ferramentas comparáveis de agentes/LLM.
• Experiência com sistemas de recuperação, bancos de dados vetoriais, tecnologias de busca ou arquiteturas RAG.
• Trabalho anterior integrando recursos de ML ou LLM em aplicações de produção.
• Compreensão das técnicas de avaliação de ML, design de experimentos e análise de falhas.
• Capacidade de liderar projetos complexos, fazer trade-offs práticos e trabalhar de forma independente em áreas de ambiguidade.
• Fortes habilidades de comunicação e colaboração em um ambiente distribuído.

Pontos Bônus:

• Experiência na construção de plataformas de ML ou LLM, ferramentas ou frameworks voltados para desenvolvedores.
• Trabalho anterior com embeddings, sistemas de classificação de busca ou arquiteturas RAG avançadas.
• Familiaridade com sistemas orientados a eventos ou arquiteturas de streaming.
• Experiência com observabilidade de modelos, monitoramento de desempenho ou detecção proativa de regressão.
• Experiência em personalização, recomendações ou NLP aplicado.
• Experiência a trabalhar em equipas de engenharia remotas.

O que oferecemos

• Salários competitivos & equidade significativa
• Seguro de Saúde Privado
• Seguro de Vida/Risco
• Subsídio de Refeição: 8,55€ por dia
• Dias de Comunidade (dias para retribuir à comunidade)
• Férias Anuais Pagas (22 dias)
• Conta de Reembolso Global para Estilo de Vida
• Licença Remunerada
• Estação de trabalho completa com laptop

A faixa salarial base para esta posição em Lisboa, Portugal, é de €66.500 – €88.000 por ano (bruto). Esta faixa é fornecida em antecipação aos requisitos da Diretiva de Transparência Salarial da UE (2023/970), que os estados membros da UE estão implementando na legislação nacional, e reflete a compensação esperada no início da contratação para este papel. A oferta final será determinada com base na sua experiência, qualificações e desempenho durante o processo de seleção, garantindo também a alinhamento com nossos princípios de equidade interna.