Estados Unidos
Startekk Inc
Cheiron
Engenheiro(a) de Backend, Agentes Aplicados (Los Altos)
Estados Unidos
Los Altos, California, Estados Unidos
PythonAWSKubernetesTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
■ Sobre a Vaga
A Cheiron acaba de levantar US$8 milhões em rodada seed liderada pela Menlo Ventures para construir o sistema operacional para programas de desenvolvimento de medicamentos.
Estamos procurando um(a) Engenheiro(a) de Backend para ajudar a construir a camada de agentes da Cheiron e os sistemas de backend que os alimentam.
Os agentes da Cheiron não apenas geram respostas. Eles realizam tarefas multi-etapas dentro de fluxos de trabalho reais de desenvolvimento de medicamentos, chamam ferramentas de forma confiável, executam código em ambientes isolados, retêm contexto em trabalhos multi-etapas e entregam resultados verificáveis aos usuários. Você projetará e lançará o runtime do agente, o harness, a memória e as camadas de execução de ferramentas que tornam tudo isso possível.
Construímos produtos que rodam em ambientes reais de clientes — não em demonstrações de pesquisa ou protótipos. Estamos procurando um(a) profissional prático(a) que possa rapidamente estruturar problemas ambíguos e transformá-los em produtos altamente polidos. Você não precisa ser um(a) pesquisador(a) de IA ou um(a) especialista no domínio de ciências da vida, mas nos importamos profundamente com fortes fundamentos de engenharia e experiência real em projetar, construir e operar sistemas de LLM.
■ Sobre a Empresa
Em julho de 2026, a Cheiron anunciou uma rodada seed de US$8 milhões liderada pela Menlo Ventures, elevando o financiamento total para US$13 milhões até o momento, com o apoio e suporte estratégico de veteranos da indústria, incluindo o cofundador da Moderna e Professor do MIT Robert Langer, a ex-Chief Medical Officer da Pfizer Freda Lewis-Hall, o cofundador e CEO da Chai Discovery Josh Meier, o ex-CEO da Starbucks Laxman Narasimhan e o ex-chefe de IA da Apple John Giannandrea.
A Cheiron está construindo o primeiro sistema operacional nativo de IA projetado para representar um programa de desenvolvimento de medicamentos inteiro como um único sistema conectado. A plataforma da empresa ajuda equipes de biofarmacêuticas a representar, raciocinar e testar o estado completo de um programa de desenvolvimento de medicamentos, incluindo as alegações, evidências, suposições, riscos, decisões e compromissos que determinam se uma terapia avança. Em menos de seis meses desde o lançamento, a Cheiron foi adotada por dezenas de milhares de profissionais de biofarmacêuticas e implementada por grandes desenvolvedores de medicamentos, e já é utilizada por 7 das 10 principais empresas de biofarmacêuticas da Coreia.
A Cheiron está expandindo para equipes de CMC (Química, Fabricação e Controles) farmacêuticas. CMC rege como um medicamento é fabricado, testado e mantido consistente ao longo de toda a sua vida comercial. O trabalho envolve centenas de compromissos regulatórios, mudanças pós-aprovação e submissões intermercados. Hoje, isso é feito através de documentos, planilhas e memória institucional. A Cheiron aumenta os fluxos de trabalho manuais com uma camada de inteligência e raciocínio específica para regulamentação de CMC.
Fundada em 2024 por pesquisadores de IA treinados em Stanford. A equipe inclui líderes com décadas de experiência combinada em farmacêutica e biotecnologia. Sediada em Los Altos, Califórnia. Estamos construindo e implementando o produto agora com rápida expansão para mercados globais.
■ Suas Responsabilidades
- Projetar, construir e operar a camada de agentes da Cheiron: runtime/harness do agente, infraestrutura de chamada de ferramentas, execução de código em ambiente isolado, memória do agente e a confiabilidade e observabilidade de tarefas multi-etapas.
- Projetar e construir serviços de backend e APIs em Python, FastAPI e Postgres.
- Projetar e operar bancos de dados vetoriais, busca semântica e sistemas RAG, e ajustar a qualidade e latência da busca.
- Construir pipelines de ingestão, limpeza e indexação em larga escala para dados de ciências da vida, incluindo artigos acadêmicos, fontes clínicas, regulatórias, de segurança e de patentes.
- Construir sistemas que fundamentam saídas geradas por IA em dados de origem com citações rastreáveis e verificáveis para que possam ser confiáveis em trabalhos reais de farmacêutica e biotecnologia.
- Trabalhar diretamente com fundadores, especialistas do domínio e clientes iniciais, assumindo a responsabilidade pelos resultados em vez de apenas fechar tickets.
■ Requisitos
- 2+ anos de experiência em lançamento e operação de sistemas de backend em produção de ponta a ponta.
- Fortes fundamentos de engenharia de backend: um profundo entendimento de design de API, modelagem de dados, bancos de dados e confiabilidade de sistemas.
- Experiência prática em produção com sistemas impulsionados por IA, como LLMs, RAG e bancos de dados vetoriais.
- Entendimento prático de como os sistemas de agentes realmente funcionam: você construiu — ou pelo menos rastreou profundamente — runtimes de agentes, harnesses, chamadas de ferramentas, sandboxing e memória.
- O impulso para definir suas próprias prioridades e entregar rapidamente, mesmo quando as especificações estão incompletas.
- Um equilíbrio entre velocidade de entrega rápida e bom julgamento de engenharia.
- Uso ativo de ferramentas de codificação de IA, como Claude Code e Cursor.
■ Desejável
- (Mais importante) Experiência na construção de um harness de agente interno: se você projetou e construiu ferramentas internas ou harnesses para aumentar a produtividade de desenvolvimento de agentes de sua equipe, esse é o sinal mais forte para nós.
- Experiência prática projetando e operando LangGraph, frameworks de agentes ou sistemas RAG em produção.
- Experiência na construção de produtos SaaS empresariais, ou produtos farmacêuticos, de biotecnologia ou de saúde.
- Familiaridade com dados do domínio de ciências da vida, como literatura acadêmica, ensaios clínicos, documentos regulatórios e patentes.
- Experiência em implantação e operação de sistemas em produção em AWS, Terraform e Kubernetes, com foco em confiabilidade e observabilidade.
- Experiência em uma startup em estágio seed ou inicial.
■ Benefícios e Vantagens
- Plano de aposentadoria de 401(K).
- Seguros de saúde (Médico/Odontológico/Visão).
- Auxílio-refeição (Almoço, Jantar).
- Suporte de transporte para horários de início cedo e fim tarde.
- Cantina no escritório e suporte adicional para deslocamento e viagens de trabalho.
■ Processo Seletivo
Triagem ＞ Desafio Técnico (Take-home Assignment) ＞ Entrevista Técnica ＞ Entrevista Cultural.
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