Backend / AI Engineer

Garantimos 1 milhão de views em contrato.
E entregamos.
Backend / AI Engineer — Node.js, TypeScript e sistemas de LLM em produção. A DOXA prevê o que vai viralizar antes de produzir, gera o conteúdo com um clone de IA do cliente e entrega pronto pra postar. Isso já roda em escala, todo dia. Você seria dono do backend que sustenta e escala essa máquina.

O QUE TORNA ISSO UM PROBLEMA DE ENGENHARIA DE VERDADE
Todo mundo no mercado de marketing vende esforço. A DOXA põe um número no contrato: 1 milhão de views orgânicos por cliente, ou o cliente não paga nada. Nenhum outro produto do setor consegue fazer isso — e a gente consegue porque a plataforma entrega.
Do lado técnico, é isso que torna a vaga interessante. Você não entra pra descobrir se a ideia funciona; ela já funciona e já está em produção. Você entra pra escalar uma máquina que não pode falhar — porque quando a entrega está garantida em contrato, cada ponto de falha tem preço em reais. Pipeline que morre em silêncio, custo de inferência que escapa, job que roda duas vezes: cada um desses é dinheiro saindo.
POR QUE ESTA PÁGINA EM VEZ DE UM FORMULÁRIO DE VAGA
Porque o processo normal desperdiça o tempo de todo mundo. Você manda um currículo pro vácuo, espera duas semanas, e aí faz quatro calls com gente que não leu o currículo.
Sem leetcode. Sem teste não remunerado. Sem cinco rodadas.
São 25 minutos de problemas reais — literalmente os que a gente enfrenta em produção. Se der match, sua próxima conversa é com o founder. Toda resposta é lida por uma pessoa. Retorno em 48 horas, dando match ou não.
As perguntas são abertas de propósito. A gente não está checando se você decorou alguma coisa. Queremos ver como você pensa quando algo quebrou e a resposta não é óbvia.

NO QUE VOCÊ TRABALHARIA
PRA QUEM É
Os serviços em Node/TypeScript que rodam o pipeline de geração e distribuição de conteúdo
Sistemas de LLM em produção — custo por geração, latência, avaliação, e os problemas de confiabilidade sobre os quais ninguém escreve post
Fazer as coisas não quebrarem no volume: filas, idempotência, retry, observabilidade
Autonomia real. Time de produto sendo montado agora, sem camadas, sua decisão sobe
Você já subiu backend que usuário de verdade depende, e já foi o responsável quando quebrou
Você trabalha com fluência com as ferramentas modernas de IA — e percebe quando elas estão confiantemente erradas