Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-0090 · ACESSO PARCIAL
Full-Stack Software Engineer, Reinforcement Learning
Clera · San Francisco
Esta é 1 de 65.681 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 1 hora
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
65.681
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (65.681 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
About the Role
You'll be a full-stack engineer building the product surfaces, backend systems, and internal tools that power an AI-focused reinforcement learning data engine. Sitting at the intersection of engineering, research, and operations, you'll own end-to-end product experiences that help frontier AI labs and external partners create, evaluate, and iterate on RL training data.
What You'll Do
Build product-facing tools for browsing environments, inspecting trajectories, reviewing task quality, and understanding model behavior.
Develop vendor-facing workflows that make it easy for external partners to create, submit, test, and iterate on RL environments and training data.
Create dashboards and observability tools surfacing environment quality, eval results, data collection progress, and pipeline health.
Design backend services and APIs connecting task authoring, data collection, evaluation, QA/QC, and RL training infrastructure.
Partner with research, operations, and go-to-market teams to ship well-designed systems quickly without waiting for perfect specs.
What We're Looking For
3+ years of full-stack software engineering experience building and shipping production systems.
Proficiency in Python and a modern web stack such as React, TypeScript, or Next.js.
Experience owning user-facing or internal products end-to-end, from design through deployment.
Experience building tools for data inspection, review workflows, or quality assessment interfaces.
Experience building backend services, APIs, and databases that connect multiple system components.
Hands-on experience with cloud infrastructure, Docker, CI/CD pipelines, and production debugging.
Experience building dashboards, monitoring tools, or observability interfaces for complex systems.
Good product taste with the ability to build intuitive tools for both technical and non-technical users.
High agency: you identify what needs to exist, build it, and improve it independently.
Strong communication skills across research, engineering, and operations stakeholders.
Familiarity with AWS, Kubernetes, Terraform, or Grafana is a plus.
Background in data collection, labeling, annotation, or evaluation platforms is a plus.
Compensation & Benefits
Competitive compensation with full medical, dental, and vision coverage (US employees), 401k, commuter benefits, PTO plus a company-wide holiday break, and an Equinox membership. Visa sponsorship and relocation support are available for strong candidates moving to either the US or Singapore.
Location
Offices in San Francisco, CA and Singapore. Remote candidates are welcome provided they can maintain 70 to 80% time zone overlap with one of those locations.
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
65.681 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.