Brasilien
C6 Bank
GigaBrands
Full Stack Automation Engineer
RemoteBrasilien
Rio de Janeiro, Southeast, Brasilien
TypeScriptReactNode.jsPostgreSQLAWSDockerTerraform
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WER WIR SIND
Wir haben eine KI-native interne Plattform aufgebaut, die jeden Aspekt unseres Amazon-Markenmanagementgeschäfts antreibt. KI ist keine Funktion – sie ist das Rückgrat.
- LLMs klassifizieren und beantworten eingehende Kommunikation
- KI generiert Pre-Call-Intelligence-Briefings aus Rohdatenanreicherungsdaten
- Ein RAG-System speist Kontext in jede Generierungspipeline
- Ein KI-Checkpoint-System prüft alle generierten Inhalte anhand von Qualitätstoren
Die Plattform ist bereits live und skaliert schnell:
- 17 Hintergrunddienste
- 130 frontend Seiten
- 214 backend Dienste
- 184 Tabellen
- Dutzende von autonomen KI-Pipelines
UNSERE GRUNDWERTE
Sei ein moralischer Mensch
Dienen Sie einem höheren Zweck. Alles, was wir bauen und jede Entscheidung, die wir treffen, basiert darauf, das Richtige zu tun.
Verbessere dich 1% täglich
Streben Sie jeden Tag nach 1% besserem. Konsequente, sich verstärkende Verbesserung ist, wie wir Weltklasse-Systeme und -Teams aufbauen.
Extreme Verantwortung
Übernehmen Sie die Verantwortung für Ihre Handlungen. Keine Ausreden, kein Abwälzen als Krücke. Wenn es in Ihrer Welt ist, ist es Ihre Verantwortung.
Löse Probleme, schaffe sie nicht
Jede Herausforderung hat eine Lösung. Verlangsamen Sie das Team nicht, indem Sie neue Probleme schaffen – kommen Sie mit Antworten, nicht mit Blockern.
Mache einen Unterschied
Konzentrieren Sie sich auf sinnvolle Ergebnisse. Wir messen den Erfolg an dem Unterschied, den wir machen, nicht an den Stunden, die wir protokollieren.
Schnell scheitern & vorwärts scheitern
Haben Sie keine Angst zu scheitern. Nehmen Sie dieses Scheitern, lernen Sie daraus und gehen Sie gestärkt voran. Jedes Scheitern ist eine Lektion.
WAS SIE BAUEN & SKALIEREN WERDEN
KI-Kommunikationspipelines
- Klassifizieren Sie eingehende Nachrichten nach Kategorie, Absicht, Dringlichkeit und Ton
- Generieren Sie kontextbezogene Antworten mithilfe von Anreicherungsdaten
- Implementieren und optimieren Sie menschliche Genehmigungstore
KI-gestützte Vertriebsintelligenz
- Rohdatenanreicherungsdaten in strukturierte Pre-Call-Briefings umwandeln
- Hintergründe, Schmerzpunkte-Hypothesen, Gesprächspunkte und Rapport-Hooks generieren
RAG-System
- Die Vektordatenbank mit Embeddings pflegen und verbessern
- Markdown-fähige Chunking-Strategien implementieren
- Asynchrone Ingestions-Worker und semantische Such-APIs erstellen
Trend-Intelligence-Engine
- RSS-Feeds, soziale Medien, Videoplattformen und Suchtrends verarbeiten
- Berichte, Prognosen und Inhaltsentwürfe generieren
- Autonom auf geplanten Jobs ausführen
Content-Qualitäts-Pipeline
- Das Multi-Agenten-System erweitern (Gliederung → Prüfung → Generierung)
- Binäre Qualitätstore pflegen (BESTANDEN/NICHT BESTANDEN mit Zitaten)
- Mehrere Inhaltsformate in der gesamten Pipeline unterstützen
Automatisierte Lead-Qualifizierung
- Leads mit Produktdaten und Markteinblicken anreichern
- KI-Scoring- und Qualifizierungsgradsysteme erstellen
- Automatisierte Audit-Berichte generieren
KI-Executive-Assistent
- Slack-integrierte Operationen erstellen und pflegen
- Terminplanungsworkflows automatisieren
- E-Mails autonom bearbeiten und beantworten
TAGTÄGLICHE AUFGABEN
- KI-Pipelines für Kundenleistungseinblicke erstellen und verbessern
- RAG-Retrieval-Qualität verbessern (Neubewertung, Chunking, hybride Suche)
- Tool-Nutzung / Funktionsaufrufe für Echtzeitdaten in LLM-Pipelines hinzufügen
- Klassifizierungsfehler debuggen und Modellgenauigkeit verbessern
- LLM-Kosten, Latenz und Leistung optimieren
- Dashboards für KI-Metriken und Nutzungsüberwachung erstellen
- Observability und Tracing zu KI-Pipelines hinzufügen
- Content-Qualitätssysteme auf neue Formate und Anwendungsfälle erweitern
TECHNOLOGIE-STACK
Kern: TypeScript · Node.js · React / Next.js · n8n · PostgreSQL · CI/CD · Claude Code
Von Vorteil: AWS Lambda · Terraform · Docker · Amazon SP-API · Slack Bots · Playwright
QUALIFIKATIONEN
Erforderlich
- Produktionserfahrung mit LLM – Claude oder OpenAI in realen, live Systemen eingesetzt
- RAG-Systemerfahrung – Embeddings, Retrieval, Chunking und Kontextverarbeitung
- 3+ Jahre TypeScript / Node.js
- Starke React-Kenntnisse (Komponentenarchitektur, Zustandsverwaltung, Leistung)
- PostgreSQL – Abfragen, Migrationen, Indizierung, Abfrageoptimierung
- API-Integrationen – REST, OAuth, Webhooks
- Linux Servererfahrung – SSH, Protokollanalyse, Debugging, Deployments
Starke Pluspunkte
- Multi-Agenten LLM-Systeme und Orchestrierung
- Anthropic Claude Expertise (Prompt Engineering, Tool-Nutzung, System-Prompts)
- Vektorsuche und Embeddings (pgvector, Pinecone oder ähnlich)
- Slack API und Bot-Entwicklung
- Ad-Plattform APIs (Meta, Google, LinkedIn)
- LLM Observability – Kostenverfolgung, Tracing, Monitoring
- Amazon / E-Commerce-Erfahrung
- KI-gestützte Entwicklungstools (Cursor, Claude Code, etc.)
WAS WIR BIETEN
- Wettbewerbsfähiges Gehalt basierend auf Erfahrung
- Rolle mit hoher Wirkung und echtem Eigentum an wichtigen Systemen
- Vollzeit-Remote-Stelle
- Arbeiten Sie direkt an einer der fortschrittlichsten KI-nativen Business-Plattformen im Amazon-Bereich
- Ein Team, das schnell agiert, groß denkt und einen hohen Anspruch hat
- PTO nach erfolgreich abgeschlossener Probezeit
- Wettbewerbsfähiges Gehalt basierend auf Erfahrung
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- Vollzeit-Remote-Stelle
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- PTO nach erfolgreich abgeschlossener Probezeit
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