Estados Unidos
Abbott Laboratories
CNA Insurance
Engenheiro Principal de IA
Estados Unidos
Chicago, Illinois, Estados Unidos
AWSGCPKubernetesGoTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Você tem uma visão clara de onde sua carreira pode ir. E nós temos a liderança para ajudá-lo a chegar lá. Na CNA, nos esforçamos para criar uma cultura em que as pessoas sabem que importam e fazem parte de algo importante, garantindo que as habilidades de todos os funcionários sejam utilizadas em seu potencial máximo.
Contribuidor individual fornecendo o mais alto nível de liderança técnica no design, desenvolvimento e dimensionamento da plataforma de engenharia agentiva nativa de IA da CNA. Esta função opera na intersecção da engenharia de sistemas de IA, experiência do desenvolvedor e entrega de software — construindo as capacidades fundamentais da plataforma que permitem que a organização de engenharia em geral construa, envie e execute sistemas nativos de IA de alta qualidade e seguros na velocidade da IA. O foco está no design e entrega de fluxos de trabalho agentivos, pipelines CI/CD aumentados por IA, habilidades reutilizáveis e frameworks de agentes, e salvaguardas de qualidade/segurança que tornam a entrega acelerada por IA segura e escalável em toda a empresa.
DESCRIÇÃO DO CARGO
Deveres e Responsabilidades Essenciais
Executa uma combinação de tarefas de acordo com as diretrizes departamentais:
- Atua como um dos engenheiros principais da plataforma de engenharia nativa de IA da CNA, projetando o sistema ponta a ponta que abrange fluxos de trabalho de codificação agentivos, mercados de habilidades e agentes, pipelines CI/CD aumentados por IA, portões de qualidade automatizados e provisionamento rápido de ambientes. Lidera a integração de ferramentas de IA (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot) no ciclo de vida de entrega de software, garantindo que essas capacidades se componham em uma plataforma coerente e governada.
- Projeta e constrói a camada de infraestrutura agentiva — incluindo padrões de orquestração multiagente, frameworks de subagentes, padrões de autoria de habilidades e melhores práticas de engenharia de contexto — que permite que as equipes de engenharia operem na velocidade nativa de IA sem sacrificar a integridade arquitetônica ou a postura de segurança.
- Fornece consultoria técnica especializada para liderança de engenharia, equipes de portfólio e arquitetura sobre como adotar práticas de desenvolvimento nativas de IA, avaliar a qualidade do código gerado por IA e integrar ferramentas agentivas em fluxos de trabalho existentes. Aconselha sobre os trade-offs entre velocidade e qualidade, requisitos de loop humano e níveis apropriados de autonomia de IA para diferentes perfis de risco (por exemplo, sistemas classificados por Sox vs. prototipagem rápida).
- Lidera a estratégia técnica e a implementação da plataforma de métricas de engenharia. Consulta stakeholders de liderança técnica sênior para fornecer insights na tomada de decisões baseada em dados.
- Atua como o recurso técnico sênior, orientando engenheiros em toda a organização em práticas de engenharia nativa de IA — incluindo padrões de codificação agentivos, engenharia de contexto, fluxos de trabalho de prompt para código e testes assistidos por IA — elevando o nível de capacidade para que as equipes se tornem autossuficientes sem dependência contínua de coaching.
- Pesquisa, avalia e recomenda ferramentas, frameworks e infraestrutura de engenharia de IA (por exemplo, plataformas de avaliação, sistemas de orquestração de agentes, automação de provisionamento de ambientes) alinhados com a direção estratégica da CNA. Lidera a análise de build vs. buy para capacidades de plataforma, como ferramentas CI/CD, provisionamento de sandbox e infraestrutura de avaliação LLM.
- Colabora estreitamente com as equipes de Arquitetura, Segurança, Engenharia de Nuvem e Dados para garantir que a plataforma de engenharia de IA se integre à infraestrutura corporativa (GCP/GKE, GitHub, JFrog Artifactory), atenda aos requisitos regulatórios e de conformidade (rastreamento de modelos de IA, controles Sox) e escale para suportar centenas de engenheiros e equipes de pods de IA em todos os portfólios.
Pode executar tarefas adicionais conforme atribuído.
Relação de Subordinação
Geralmente Diretor ou superior
#LI-KJ1 #LI-HYBRID
Em certas jurisdições, a CNA é legalmente obrigada a incluir uma estimativa razoável da remuneração para esta função. No Distrito de Columbia, Califórnia, Colorado, Connecticut, Illinois, Maryland, Massachusetts, Nova York e Washington, a faixa salarial base nacional para este nível de cargo é de US$ 97,000 a US$ 189,000 anualmente.
As determinações salariais são baseadas em vários fatores, incluindo, mas não se limitando a, experiência de trabalho relevante, habilidades, certificações e localização.
A CNA utiliza tecnologia habilitada por IA durante o processo de recrutamento. Para mais informações, visite nossa página de carreiras cna.com/careers.
A CNA está comprometida em fornecer acomodações razoáveis a indivíduos qualificados com deficiências no processo de recrutamento. Para solicitar uma acomodação, entre em contato com leaveadministration@cna.com [leaveadministration@cna.com]
Requisitos mínimos
Habilidades, Conhecimentos e Aptidões
- Conhecimento especializado em práticas de engenharia de software nativa de IA, incluindo fluxos de trabalho de codificação agentivos (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot), engenharia de prompt e contexto, orquestração multiagente, protocolo MCP e padrões de autoria de habilidades/agentes.
- Profundo entendimento do ciclo de vida moderno de entrega de software com expertise específica em como a IA transforma cada fase — desde requisitos e design assistidos por IA até geração de código agentivo, testes automatizados, revisão de código aumentada por IA e implantação contínua.
- Proficiente na construção e operação de plataformas CI/CD (GitHub Actions ou equivalente), infraestrutura como código (Terraform), orquestração de contêineres (GKE/Kubernetes) e plataformas de nuvem (GCP), com a capacidade de projetar pipelines que aplicam portões de qualidade e segurança sem criar gargalos de entrega.
- Forte conhecimento em engenharia de segurança de aplicativos, incluindo segurança da cadeia de suprimentos, gerenciamento e curadoria de artefatos, análise estática/dinâmica, gerenciamento de segredos e os vetores de ataque específicos introduzidos por código gerado por IA (alucinação de dependência, deriva de modelo, injeção de prompt).
- Capacidade demonstrada de projetar plataformas e ferramentas para desenvolvedores que atendem a centenas de engenheiros em vários níveis de habilidade — equilibrando a capacidade do usuário avançado com salvaguardas que previnem o uso indevido e mantêm a qualidade do código em escala.
- Capacidade comprovada de avaliar e integrar rapidamente tecnologias emergentes de IA, com o discernimento para distinguir entre hype e capacidade pronta para produção. Confortável operando em um domínio de rápida evolução onde o cenário de ferramentas muda semanalmente.
- Excelentes habilidades de comunicação com a capacidade de traduzir conceitos complexos de engenharia de IA para públicos técnicos e não técnicos. Capaz de influenciar a cultura de engenharia e impulsionar a adoção de novas práticas em uma organização grande e diversificada, incluindo equipes internas e provedores de serviços gerenciados.
- Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas com uma mentalidade orientada a resultados — focada em melhorias mensuráveis na velocidade de entrega, qualidade do código e produtividade da engenharia, em vez de métricas de adoção de ferramentas.
Educação e Experiência
- Bacharelado com mestrado preferencial em Ciência da Computação, IA/ML ou disciplina relacionada, ou experiência de trabalho equivalente.
- Mínimo de 9 anos de experiência sólida e diversificada em engenharia de software, com um mínimo de 6 anos em desenvolvimento de aplicativos, incluindo experiência recente significativa (2+ anos) na construção ou operação de ferramentas de desenvolvimento aumentadas por IA, sistemas agentivos ou plataformas de desenvolvedor.
- Experiência prática demonstrada com ferramentas de engenharia baseadas em LLM (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ou equivalente) em fluxos de trabalho de engenharia de produção, não apenas uso experimental.
- Experiência em projetar e dimensionar programas de engenharia de plataforma ou inner-source em grandes organizações de engenharia é preferencial.
- Certificações aplicáveis em plataformas de nuvem (GCP, AWS), IA/ML ou segurança são preferenciais.
A CNA oferece um pacote de benefícios abrangente e competitivo para ajudar nossos funcionários – e seus familiares – a atingir seus objetivos de bem-estar físico, financeiro, emocional e social.
Para uma visão detalhada dos benefícios da CNA, visite cnabenefits.com cnabenefits.com.
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