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-9492 · ACESSO PARCIAL
Senior Member of Technical Staff, Compiler
true-talent-solutions-partners · Remote
Esta é 1 de 68.023 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 5 horas
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
68.023
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 (68.023 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
Join a clinical AI team building a compiler that turns healthcare standards into executable, traceable decision logic. This research role combines rigorous experimentation with production engineering, helping make clinical recommendations inspectable and reliable in real-world care.
What You'll Do
Build a pipeline to parse clinical standards and transform them into validated executable modules.
Design and refine a representation for clinical guideline logic, including exclusions, precedence, and recommendations.
Evaluate open and closed models, fine-tuning approaches, and constrained decoding techniques.
Develop benchmarks, datasets, metrics, and adversarial cases to assess source fidelity, logical completeness, and recommendation correctness.
Work with clinicians and technical leaders to validate outputs and identify meaningful failure modes.
Develop deterministic validators using static analysis, constraint solving, or formal methods to surface ambiguity, contradictions, and missing source guidance.
Translate model failures into hypotheses, experiments, and improvements to a compiler operating in clinical production.
What We're Looking For
At least 3 years of research or industry experience, or final-year PhD or postdoctoral experience.
A bachelor's degree or higher in computer science, machine learning, mathematics, or a related technical field.
Production experience shipping ML or NLP systems, with strong Python, PyTorch, and Transformers ecosystem skills.
Experience with LLM evaluation, training, or prompt engineering, ideally including work in a frontier AI lab.
Clear written communication about uncertainty and failed experiments, and a careful approach to validating model outputs.
Experience with compilers, program synthesis, formal methods, static analysis, IR design, DSLs, or SAT/SMT solvers is valuable.
Healthcare, safety-critical, or regulated-domain experience is helpful; familiarity with FHIR or HL7 v2 is also relevant.
Comfort working across disciplines and with ambiguity, and willingness to attend in-person offsites several times per year.
Compensation & Benefits
Compensation is USD 250,000 to 400,000 annually. Visa sponsorship is not available.
Location
Remote, with the primary location in Canada. The role is open to candidates authorized to work remotely in Canada or the United States.
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
68.023 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.