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-8414 · ACESSO PARCIAL
AI Full Stack Engineer
GigaBrands · Brazil
Esta é 1 de 68.630 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 3 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
68.630
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 (68.630 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
AI Full Stack Engineer
We’ve built an AI-native internal platform that powers every aspect of our Amazon brand management business. AI isn’t a feature — it’s the backbone.
- LLMs classify and respond to inbound communications
- AI generates pre-call intelligence briefs from raw enrichment data
- A RAG system feeds context into every generation pipeline
- An AI checkpoint system audits all generated content against quality gates
The platform is already live and scaling fast:
- 17+ background services
- 130+ frontend pages
- 214 backend services
- 184 database tables
- Dozens of autonomous AI pipelines
We’re hiring an engineer who operates at the intersection of AI and production systems. You’ll build, optimize, and scale AI-powered infrastructure across the full stack.
What You’ll Build & Scale
AI Communication Pipelines
- Classify inbound messages by category, intent, urgency, and tone
- Generate contextual responses using enrichment data
- Implement human approval gates
AI-Powered Sales Intelligence
- Transform raw enrichment data into structured pre-call briefs
- Generate: background, pain hypotheses, talking points, rapport hooks
RAG System
- Vector database with embeddings
- Markdown-aware chunking
- Async ingestion workers
- Semantic search API
Trend Intelligence Engine
- Process RSS feeds, social media, video platforms, and search trends
- Generate reports, forecasts, and content drafts
- Run autonomously on scheduled jobs
Content Quality Pipeline
- Multi-agent system (outline → audit → generate)
- Binary quality gates (PASS/FAIL with citations)
- Supports multiple content formats
Automated Lead Qualification
- Enrich leads with product data and market insights
- AI scoring and qualification grading
- Automated audit reports
AI Executive Assistant
- Slack operations
- Scheduling workflows
- Email triage and follow-ups
Requirements
Key Responsibilities
- Build AI pipelines for client performance insights
- Improve RAG retrieval quality
- Add tool use for real-time data in LLM pipelines
- Debug classification errors in AI systems
- Optimize LLM costs and performance
- Build dashboards for AI metrics and usage
- Add observability to pipelines
- Expand content quality systems
Qualifications
- Production LLM experience (Claude/OpenAI in real systems)
- RAG system experience (embeddings, retrieval, chunking, context handling)
- 3+ years TypeScript / Node.js
- Strong React skills
- PostgreSQL (queries, migrations, indexing)
- API integrations (REST, OAuth, webhooks)
- Linux server experience (SSH, logs, debugging, deployments)
Strong Pluses
- Multi-agent LLM systems
- Anthropic Claude expertise
- Vector search / embeddings
- Slack API experience
- Ad platform APIs (Meta, Google, LinkedIn)
- LLM observability (cost, tracing, monitoring)
- Amazon / eCommerce experience
- AI-assisted dev tools (Cursor, Claude Code, etc.)
Benefits
- Competitive salary based on experience
- High-impact role with strong ownership
- Opportunity to scale cutting-edge AI systems to world-class level
Originally posted on Himalayas
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
68.630 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.