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Pesquisa e sistemas de produto

Pesquisador de IA

Esta função fica na fronteira entre pesquisa, julgamento de produto e design de sistemas. Você vai ajudar a definir o que significa análise de visibilidade em IA de alta qualidade, desenhar métodos de avaliação que resistam à realidade e transformar esse trabalho em comportamento de produto em que as equipes possam confiar.

Candidaturas em breve

Resumo da vaga

Defina como a Chatobserver avalia respostas de IA, citações e qualidade narrativa para que o produto diga a verdade sobre visibilidade dentro da busca com IA.

Por que esta vaga existe

A categoria está se movendo mais rápido do que os padrões de medição ao redor dela. Precisamos de alguém capaz de transformar alegações vagas sobre visibilidade em IA em julgamento rigoroso, útil e pronto para produto.

Primeiros 90 dias

Construir um mapa inicial de avaliação para o fluxo principal de prompt, resposta e citação.

Por que esta vaga existe

A categoria está se movendo mais rápido do que os padrões de medição ao redor dela. Precisamos de alguém capaz de transformar alegações vagas sobre visibilidade em IA em julgamento rigoroso, útil e pronto para produto.

No que você vai trabalhar

  • Desenhar frameworks de avaliação para qualidade de resposta, comportamento de citações, posicionamento e sentimento.
  • Trabalhar de perto com produto e engenharia para transformar insights de pesquisa em lógica concreta de produto e fluxos voltados para operadores.
  • Investigar falhas em extração, normalização e interpretação entre assistentes e tipos de prompt.
  • Construir hábitos de pesquisa, benchmarks e padrões de revisão que mantenham o produto crível à medida que os modelos mudam.

Como é um bom encaixe

  • Forte instinto de pesquisa combinado com capacidade de operacionalizar achados em comportamento de produto ou sistema.
  • Conforto para ler saída bruta de modelos e separar sinal de ruído sem enrolação.
  • Experiência com LLMs aplicados, recuperação de informação, avaliação, relevância de busca ou problemas de pesquisa adjacentes.
  • Escrita clara e capacidade de explicar por que um método é confiável, e não apenas interessante.

O que vai te empolgar aqui

  • Transformar comportamento ambíguo de IA em lógica de avaliação repetível.
  • Trabalhar entre produto, engenharia e pesquisa em vez de ficar preso a uma faixa estreita de experimentação.
  • Construir a camada de medição para uma categoria que ainda carece de padrões fortes.

Primeiros 90 dias

  1. 01Construir um mapa inicial de avaliação para o fluxo principal de prompt, resposta e citação.
  2. 02Identificar as lacunas de confiabilidade mais valiosas nas saídas atuais de análise.
  3. 03Entregar pelo menos uma melhoria que aumente materialmente a confiança nos sinais de visibilidade reportados.

Processo seletivo

O processo é intencionalmente curto, direto e ancorado no trabalho real.

  1. 1

    Candidatura

    Envie seu histórico, trabalhos relevantes e por que essa vaga faz sentido para você.

  2. 2

    Conversa inicial

    Uma conversa focada no seu trabalho, no seu julgamento e na vaga.

  3. 3

    Aprofundamento específico da função

    Uma conversa ou exercício que se parece mais com o trabalho real do que com um loop genérico.

  4. 4

    Conversa com fundador

    Uma conversa final sobre padrão, ambição e como o sucesso se pareceria aqui.

  5. 5

    Decisão

    Fechamos o loop com clareza e andamos rápido quando existe convicção.

Precisa de contexto antes de se candidatar? [email protected]

Pesquisador de IA

A vaga já está visível no site. As candidaturas liberam assim que a vaga correspondente no Dover estiver ativa.

As candidaturas ficam fechadas até que a vaga correspondente no Dover seja ativada. Enquanto isso, você pode escrever para [email protected].