Cria a infraestrutura por trás da magia — recuperação, orquestração, monitorização — para que a sua IA funcione em produção, e não apenas na demonstração.
Integre corretamente os modelos da Wires no seu produto: streaming, soluções alternativas, limites de taxa e controlos de custos.
Pesquisa que realmente encontra resultados — divisão em blocos, embeddings, pesquisa vetorial, reclassificação com base nos seus dados reais.
Agentes de várias etapas com ferramentas, memória e estado — desenvolvidos em frameworks ou em ambiente «bare metal», consoante o que for mais adequado para a produção.
Painéis de controlo de qualidade, conjuntos de testes de regressão e sistemas de alerta para que as alterações no comportamento sejam detetadas antes que os clientes as notem.
Modelar os orçamentos de encaminhamento, armazenamento em cache e respostas que mantenham a rentabilidade por unidade viável à grande escala.
Mantém os dados dos clientes onde devem estar — instâncias, tratamento de dados pessoais, registos de auditoria.
O momento clássico: a demonstração de viabilidade impressionou toda a gente e, agora, tem de resistir ao tráfego real, aos dados reais e a uma conta a pagar real.
Todos os engenheiros de IA da nossa equipa passaram num conjunto de testes específicos para a função — concebidos para a era da IA, em que o portfólio é mais importante do que os anos de experiência.
Pesquisa de designs em dados desorganizados do mundo real — analisamos as vantagens e desvantagens, e não os termos da moda.
Os candidatos explicam-nos o código LLM de produção que escreveram — e defendem as decisões tomadas.
Incidentes, desvios, aumentos inesperados dos custos: verificamos se eles já tiveram contacto com a produção, e não apenas com tutoriais.
Se não souberem explicar como mediriam a qualidade, não chegam à bancada.
Cada colocação começa com objetivos acordados. Este é o modelo típico para um engenheiro de IA — adaptado ao seu contexto na chamada inicial.
Analisa o pipeline atual, adiciona avaliações e observabilidade — finalmente é possível ver o custo, a latência e a qualidade por funcionalidade.
Reestrutura o elo mais fraco (recuperação, orquestração ou soluções alternativas); a fiabilidade e a rentabilidade unitária melhoram de forma mensurável.
Consolidação da produção concluída: monitorização, planos de contingência para fornecedores, orçamentos de custos — a funcionalidade de IA deixa de ser o ponto fraco.
Respostas diretas às perguntas que os clientes fazem antes da primeira colocação — o resto é uma chamada de 30 minutos.
Todas as principais — OpenAI, Anthropic, Google, além de modelos de peso aberto, sempre que os dados ou os custos assim o exigirem. Uma arquitetura independente do fornecedor, com soluções alternativas, faz parte da avaliação padrão.
Normalmente, a maioria dos 'problemas de alucinação' são, na verdade, problemas de recuperação e avaliação disfarçados. A solução começa por identificar onde as respostas falham e, em seguida, corrigir a cadeia de recuperação e fundamentação, e não apenas ajustar as instruções.
A análise clássica de currículos quase não funciona para funções tão recentes — por isso, avaliamos com base em trabalhos concretos e exercícios: projetos concluídos, tarefas reais de design ou desenvolvimento e redação de avaliações. O conjunto de testes é específico para cada função e está documentado, pelo que pode ver exatamente o que foi avaliado.
Os primeiros 60 dias são a prova: se a correspondência não for a adequada, o processo de colocação termina sem qualquer obrigação a longo prazo — ou substituímos o perfil. O risco de uma contratação errada é da nossa responsabilidade, não sua.
A partir da nossa rede nos Países Baixos, Ucrânia, Hungria, Roménia, Polónia e Bulgária — CET ±1 e inglês fluente, para que possam participar nas vossas reuniões diárias em direto. A Probegin celebra os contratos e trata da folha de pagamentos; ficam com um único interlocutor neerlandês.
Basta-nos uma apresentação de 30 minutos. Seguem-se dois a três perfis pré-selecionados — é a si que cabe a entrevista e a escolha.
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