Engenheiro/Arquiteto Independente Sênior de IA
Sobre esta função
Localização: Américas, Europa ou Israel A oportunidade Junte-se à rede de construtores seniores somente para convidados da A.Team e acesse missões exclusivas com empresas da Fortune 500 e startups importantes. Isto não é trabalho ou emprego de cliente – é um coletivo avaliado onde você é associado a projetos impactantes. Na A.Team, você não implementará apenas o plano de outra pessoa. Você será o tomador de decisões técnicas, possuindo tudo, desde o design do modelo até a integração empresarial. Por que pares A.Team Elite: ex-OpenAI, Google, Meta, Amazon. Correspondência de precisão: missões em LLMs, CV, PNL, infra de ML, ajuste fino. Remuneração: $ 120– $ 170/hora, pagamentos quinzenais, você fica com 100%. Autonomia: Escolha apenas missões que o entusiasmem – nada de pequenas tarefas, nada de perseguições. O que você fará Liderará o design, a implantação e o dimensionamento de sistemas de IA de produção. Construir ambição
Habilidades/categorias
Sobre funções de dados/ml
As funções de dados e ML são divididas em três campos: analistas (SQL, painéis, questões de negócios), engenheiros (pipelines, infraestrutura) e cientistas (modelagem, experimentação). O título do cargo nem sempre indica qual deles – leia a descrição com atenção.
Habilidades típicas: SQL, Python, pandas, estatísticas básicas; As funções de ML adicionam scikit-learn/PyTorch/TensorFlow; funções de engenharia adicionam Airflow / dbt / Spark
Informações salariais (EUA, aproximado)
O intervalo típico para funções de dados/ml nos EUA é US$ 85.000–US$ 240.000/ano, variando amplamente com a antiguidade, estágio na empresa e cidade.
Apenas estimativas. Para números específicos da empresa, verifique níveis.fyi (tecnologia), Glassdoor ou pergunte na entrevista.
Como se preparar para a entrevista
Divisão de entrevistas de dados: analistas obtenha perguntas sobre SQL + estudo de caso, engenheiros obter design de pipeline + codificação, cientistas obtenha estatísticas + modelagem de ML + às vezes um conjunto de dados para levar para casa. Leia o JD com atenção e prepare-se para o sabor real - não perca tempo com o PyTorch para uma função de analista.
Perguntas comuns em todos os três: "Como você mediria o sucesso de [recurso do produto]?", "Mostre-me um projeto onde os dados lhe revelaram algo surpreendente"e Funções da janela SQL (LAG, ROW_NUMBER, PARTITION BY — pratique-os especificamente). Para funções de ML, espere uma pergunta sobre overfitting, compensação entre viés e variância e como você depuraria um modelo com bom desempenho no treinamento e ruim na produção.
Aonde essa função normalmente leva
Os planos de carreira em dados/ML ficaram mais complicados à medida que a disciplina amadureceu. A progressão mais clara: Analista Júnior → Analista Sênior → Gerente de Analytics do lado do analista, Engenheiro de Dados Júnior → Sênior → Equipe do lado da engenharia e DS Júnior → DS Sênior → Líder DS / ML Principal no lado da modelagem. Os picos salariais são mais altos para engenheiros de ML + cientistas pesquisadores em grandes empresas de tecnologia.
Movimentos interdisciplinares são comuns: os analistas que aprendem engenharia geralmente ganham mais que os engenheiros que não aprenderam o contexto de negócios. Fique próximo do negócio: os profissionais de dados mais valiosos são aqueles que os executivos trazem para as discussões estratégicas, e não aqueles que criam painéis sozinhos.
Bandeiras vermelhas a serem observadas
- Função de "cientista de dados" que é na verdade um analista de SQL. Leia as responsabilidades com atenção – se forem apenas painéis e consultas ad hoc, é uma função de analista com título científico.
- Nenhuma menção à colaboração das partes interessadas. O trabalho de dados isolado geralmente é um trabalho de dados que é ignorado. A função precisa ser incorporada a uma equipe de negócios.
- "AI / ML" listado em todos os lugares, mas sem detalhes. Se eles não conseguem nomear os problemas reais que desejam resolver com o ML, a empresa está comprando palavras da moda.
- Pedindo “mais de 10 anos de Python” ou combinações impossíveis. Ou o JD foi escrito pelo RH sem a contribuição de uma equipe de dados ou a empresa tem expectativas irrealistas.
Perguntas frequentes
Como posso me candidatar a esta função?
Clique no botão "Aplicar no Remotive" na parte superior desta página. Você será enviado para o posto original onde o empregador aceita inscrições. O Wikishopline não coleta currículos nem processa inscrições.
Esta listagem é atual?
O Wikishopline agrega empregos diariamente de fontes parceiras (remotivo). Postagens com mais de 14 dias são eliminadas, mas sempre verifique se a vaga ainda está aberta no site do empregador antes de dedicar algum tempo a uma carta de apresentação.
O Wikishopline cobra dos empregadores ou dos candidatos?
Não. Os trabalhos agregados são gratuitos para ambos os lados. O Wikishopline também aceita postagens pagas de US$ 5/30 dias em /jobs/submit para empregadores que desejam visibilidade direta - mas a listagem que você está visualizando foi obtida de um parceiro.
O que normalmente envolve uma função de dados/ml?
As funções de dados e ML são divididas em três campos: analistas (SQL, painéis, questões de negócios), engenheiros (pipelines, infraestrutura) e cientistas (modelagem, experimentação). O título do cargo nem sempre indica qual deles – leia a descrição com atenção.
Qual é a faixa salarial típica para funções de dados/ml nos EUA?
Aproximadamente US$ 85.000 a US$ 240.000 USD/ano, dependendo da antiguidade, localização e estágio da empresa. Esta é uma ampla variedade propositalmente - verifique em níveis.fyi ou Glassdoor para a empresa específica.