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-0683 · ACESSO PARCIAL
Tech AI Data Delivery Manager
TransPerfect
Esta é 1 de 59.845 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 2 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
59.845
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 (59.845 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
Role Summary
You'll design and run AI data projects and build the automation behind them, combining deterministic tooling with LLM agents to deliver solutions in quality management, project management, and data analytics.
Key Responsibilities
Build hybrid automation: Pair deterministic components (scripts, validation rules, trackers, scheduled jobs) with stochastic ones (LLM agents that score, classify, check, report, etc.). Decide which steps must be rules and which can be models, and design the hand-offs between them.
Set up and run agents in Claude and in our native enterprise agentic environment: task specs, connections to data and tools, schedules, monitoring and failure handling.
Quality management: Design QA workflows, guidelines, rubrics and scorecards; calibrate automated checks against human reviewers; turn review findings into error categories you can measure and fix.
Project management: Run data collection and annotation projects end to end (scoping, vendors, workflows, tracking, delivery) and build the tooling that lets coordinators run the day.
Data analytics: Collect, clean, and analyse production and quality data (throughput, rework, error rates, contributor performance) and turn it into reporting that teams and clients act on.
Verify everything: Test automation before release and build continuous auditing parallel workflows to ensure quality.
Document so others can run it: short specs, tickets and runbooks that let coordinators and engineers operate and extend what you build.
Requirements
Required Qualifications
Intermediate JavaScript and Python: enough to build and maintain automation in production, not just prototypes.
Hands-on agent building in Claude (projects, skills, connectors, scheduled tasks), and the ability to do the same in our native enterprise agentic environment (connecting different APIs with our native infrastructure).
LLM evaluation experience: prompt and rubric design, calibration against human judgement, and the skepticism to catch a confident wrong answer.
A data analytics background, with experience in the data collection or annotation industry.
Experience managing projects with external vendors or contributors and multiple stakeholders.
Comfort making calls on incomplete information, and knowing how to make and own your decisions.
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
59.845 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.