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-4465 · ACESSO PARCIAL
Full-Stack Software Engineer, Reinforcement Learning
Clera · San Francisco
Esta é 1 de 64.081 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 semana passada
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
64.081
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 (64.081 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
This role sits at the intersection of product engineering and AI infrastructure, building the tools and systems that power a reinforcement learning data platform used by frontier AI labs and external partners. You will own end-to-end product experiences, from frontend dashboards to backend services, enabling partners to create, evaluate, and iterate on RL training data. Your work directly shapes how researchers and operators understand model behavior and environment quality.
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 that surface 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 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.
Experience building tools for data inspection, review workflows, or quality assessment interfaces.
High agency: ability to translate ambiguous requirements into shipped features without detailed specifications.
Strong communication skills across technical and non-technical stakeholders.
Experience with data collection, labeling, annotation, or evaluation platforms is a plus.
Familiarity with AWS, Kubernetes, Terraform, or Grafana in a product-shipping context is a plus.
Background building vendor-facing or partner-facing workflow products is a plus.
Compensation & Benefits
Competitive compensation with full medical, dental, and vision coverage for US-based employees, 401k, commuter benefits, PTO plus a company-wide holiday break, gym membership, and access to leading AI development tools. Visa sponsorship and relocation support are available for strong full-time candidates moving to the US or Singapore.
Location
Primary office location is San Francisco, CA. A Singapore office is also available. Remote candidates are welcome if they can maintain 70 to 80 percent time zone overlap with San Francisco or Singapore.
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
64.081 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.