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Full Stack Engineer, Chatgpt Finances

openai

Híbrido San Francisco
Development AI

Job Score

100 pts
Hybrid model (+80) Development (+10) AI (+10)

About the Team

The ChatGPT Finances team builds experiences that help people connect their financial accounts, understand their financial picture, and ask useful questions about their finances through ChatGPT.

Our work spans account connectivity, data ingestion, dashboards, personalized insights, and conversational experiences. We collaborate across product, design, research, infrastructure, security, and data integrations to make complex financial information understandable and actionable.

This is an early and ambitious product area with a substantial roadmap. We are looking for engineers who want to shape both the first user experiences and the durable systems required to earn and keep users’ trust.

About the Role

We’re looking for full-stack product engineers to build and scale ChatGPT Finances. You will own features across the stack—from polished frontend experiences to the APIs, services, and data models that power them.

This role is well suited to engineers who combine strong product judgment with broad technical depth. You should care about how quickly users can understand their financial lives, how reliably data moves through the system, and how AI can answer financial questions in a grounded, transparent, and useful way.

You will work closely with product, design, research, infrastructure, security, and data integration teams to take ideas from early prototypes to reliable production experiences.

In This Role, You Will

  • Own full-stack product features from user experience and frontend implementation through backend services, data models, deployment, and observability.

  • Build polished, accessible, and performant interfaces for account connection, dashboards, insights, and conversational workflows.

  • Design APIs and backend systems that safely ingest, normalize, and serve financial data.

  • Build resilient integrations that handle synchronization, data freshness, partial failures, permissions, and user consent.

  • Bring new AI capabilities into production while prioritizing grounding, accuracy, transparency, and user control.

  • Establish architecture, performance standards, testing practices, and operational safeguards for a fast-growing product area.

  • Debug and improve complex behavior across client, server, infrastructure, and external integrations.

  • Use qualitative feedback, product metrics, and experiments to improve user outcomes without compromising clarity or trust.

  • Collaborate across disciplines to turn ambiguous product opportunities into simple, reliable experiences.

You Might Thrive in This Role If You

  • Have experience building and shipping full-stack consumer products in production.

  • Are comfortable working in a modern frontend stack and building the APIs and services behind it.

  • Care deeply about product craftsmanship, performance, accessibility, and details that affect the user experience.

  • Understand API design, data modeling, system reliability, and the tradeoffs involved in evolving production systems.

  • Can move effectively between frontend, backend, and product decisions rather than remaining in a narrow implementation area.

  • Have strong product judgment and can take a feature from a rough idea to a shipped, measurable outcome.

  • Work well in ambiguous, high-impact areas where the product and technical architecture are still taking shape.

  • Think carefully about privacy, security, reliability, and user trust when working with sensitive data.

  • Enjoy diagnosing problems across system boundaries and improving the underlying engineering foundations.

  • Are interested in AI-native interfaces and new ways to make complex personal information easier to understand.

Preferred Qualifications

  • Experience building backend services using languages and frameworks such as Python, Go, Node.js, or comparable technologies.

  • Experience with frontend development using React / Typescript, or Swift or Kotlin.

  • Experience operating consumer products or distributed systems at scale.

  • Experience with fintech, personal finance, banking, payments, investing, or sensitive-data domain.

  • Familiarity with authentication, identity, permissions, privacy, and secure data flows.

  • Experience building dashboards, data visualizations, or insight-oriented products.

  • Familiarity with observability, experimentation, product metrics, and iterative development.

  • Experience with applied AI, conversational interfaces, or systems that incorporate model-generated output.

About OpenAI

OpenAI is an AI research and deployment company dedicated to ensuring that general-purpose artificial intelligence benefits all of humanity. We push the boundaries of the capabilities of AI systems and seek to safely deploy them to the world through our products. AI is an extremely powerful tool that must be created with safety and human needs at its core, and to achieve our mission, we must encompass and value the many different perspectives, voices, and experiences that form the full spectrum of humanity. 

We are an equal opportunity employer, and we do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, sex, sexual orientation, age, veteran status, disability, genetic information, or other applicable legally protected characteristic.

For additional information, please see OpenAI’s Affirmative Action and Equal Employment Opportunity Policy Statement.

Background checks for applicants will be administered in accordance with applicable law, and qualified applicants with arrest or conviction records will be considered for employment consistent with those laws, including the San Francisco Fair Chance Ordinance, the Los Angeles County Fair Chance Ordinance for Employers, and the California Fair Chance Act, for US-based candidates. For unincorporated Los Angeles County workers: we reasonably believe that criminal history may have a direct, adverse and negative relationship with the following job duties, potentially resulting in the withdrawal of a conditional offer of employment: protect computer hardware entrusted to you from theft, loss or damage; return all computer hardware in your possession (including the data contained therein) upon termination of employment or end of assignment; and maintain the confidentiality of proprietary, confidential, and non-public information. In addition, job duties require access to secure and protected information technology systems and related data security obligations.

To notify OpenAI that you believe this job posting is non-compliant, please submit a report through this form. No response will be provided to inquiries unrelated to job posting compliance.

We are committed to providing reasonable accommodations to applicants with disabilities, and requests can be made via this link.

OpenAI Global Applicant Privacy Policy

At OpenAI, we believe artificial intelligence has the potential to help people solve immense global challenges, and we want the upside of AI to be widely shared. Join us in shaping the future of technology.

Sobre a área de Desenvolvimento

A área de Desenvolvimento de Software é uma das mais dinâmicas e em constante evolução no mercado de trabalho. Profissionais dessa área são responsáveis por criar, manter e otimizar aplicações web, mobile e desktop que impactam milhões de usuários diariamente.

As principais linguagens e frameworks incluem JavaScript (React, Node.js, Vue.js), Python (Django, Flask), Java (Spring), PHP (Laravel) e TypeScript. A demanda por desenvolvedores full-stack continua crescendo, especialmente em empresas de tecnologia e startups.

Salários variam de R$ 3.000 (júnior) a R$ 20.000+ (sênior), com oportunidades crescentes para trabalho remoto e freelance internacional.

Sobre a área de Inteligência Artificial

A área de Inteligência Artificial é atualmente a que mais cresce no mercado de tecnologia. A revolução dos modelos generativos (GPT, Claude, Gemini) criou uma demanda massiva por profissionais especializados em IA.

As principais áreas de atuação incluem Machine Learning Engineering, MLOps, Prompt Engineering, AI Research e Applied AI. Python, TensorFlow, PyTorch e conhecimento de LLMs são skills essenciais.

Salários na área de IA são os mais altos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades de trabalho remoto para empresas internacionais.

Guias de Carreira

Guia de Carreira em Tecnologia

Planejamento, habilidades, entrevistas e crescimento profissional em TI, Ciência de Dados, DevOps e Produto.

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Guia de Carreira em Design

UX/UI, Design Gráfico, Design de Produto. Portfólio, ferramentas, entrevistas e crescimento na área de Design.

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Guia de Carreira em Marketing

SEO, Mídia Paga, Growth, Marketing de Conteúdo. Certificações, ferramentas e estratégias para crescer no Marketing Digital.

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Guia de Carreira em Finanças

Mercado financeiro, investimentos, finanças corporativas, certificações e estratégias para crescer na área financeira.

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Guia de Carreira em Comunicacao

Jornalismo, RP, Comunicacao Corporativa, Marketing de Conteudo e Producao Multimidia.

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Guia de Carreira em Administracao

Gestao de Empresas, RH, Logistica, Consultoria, Gestao de Projetos e Empreendedorismo.

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Guia de Carreira em Dados

Ciencia de Dados, Engenharia de Dados, BI, Machine Learning e IA. Da formacao ao mercado.

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Guia de Carreira em Produto

Product Management, Product Ownership, Agile, Scrum e OKRs. Da estrategia a execucao.

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Dica do Especialista

Por que IA e Dados são a Nova Moeda do Mercado

Historicamente, o departamento financeiro de uma empresa operava olhando pelo espelho retrovisor. O trabalho consistia em fechar o mês, consolidar planilhas, reconciliar contas e relatar aos acionistas o que havia acontecido. Em 2026, esse modelo não apenas envelheceu, ele se tornou um risco estrutural para qualquer negócio. A nova exigência do mercado não é a documentação do passado, mas a predição cirúrgica do futuro.

A união entre Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados criou o que o mercado hoje chama de "Profissional de Finanças Aumentado" (Augmented Finance Professional). Profissionais que não dominam essas ferramentas estão sendo rapidamente rebaixados a funções operacionais de baixo valor, enquanto os fluentes em dados assumem as cadeiras de tomada de decisão (C-Level).

1. De Historiador a Estrategista de Negócios

O FP&A (Financial Planning & Analysis) sofreu a maior revolução desde a criação do Excel. Até poucos anos atrás, criar cenários de planejamento exigia semanas de compilação manual. Hoje, modelos de Machine Learning ingerem terabytes de dados não-financeiros — clima, sentimento em redes sociais, cadeias de suprimentos globais, flutuações cambiais em tempo real — para criar previsões de receita altamente precisas em segundos.

O profissional de finanças moderno precisa saber fazer as perguntas certas à máquina (Engenharia de Prompts) e validar a integridade dos dados (Data Governance). O valor do humano não está em construir o gráfico, mas em traduzir os insights algorítmicos em estratégia de alocação de capital.

2. IA Generativa: O Fim do "Trabalho Braçal" Financeiro

Com a maturidade de Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) especializados em finanças (como os derivados do BloombergGPT e soluções fechadas da Microsoft e OpenAI), a elaboração de relatórios narrativos de desempenho e a análise de contratos complexos foram automatizadas.

"A Inteligência Artificial não vai substituir o CFO. Mas o CFO que utiliza IA certamente substituirá aquele que se recusa a adotá-la."

Ferramentas de IA generativa em 2026 já são capazes de ler o balanço patrimonial, compará-lo com as metas trimestrais e gerar a primeira versão do DRE (Demonstrativo de Resultados) comentado, com alertas de anomalias, liberando o analista para investigar por que as variações ocorreram, em vez de perder tempo descrevendo-as.

O Stack Tecnológico do Profissional Financeiro em 2026

Saber Excel avançado e VBA já é considerado pré-requisito básico, não um diferencial. O mercado hoje exige:

  • SQL & Python: Para extração e manipulação de bases de dados massivas que o Excel não suporta.
  • Data Storytelling (Power BI / Tableau): A capacidade de transformar números densos em narrativas visuais acionáveis para o conselho de administração.
  • Automação (RPA): Implementação de robôs para fechamento contábil e reconciliação automática.
  • Fluência em IA: Entendimento prático de modelos preditivos e uso de "Copilotos" financeiros (IA Generativa) com segurança de dados corporativos.

3. Auditoria Contínua e Detecção de Fraudes

O modelo tradicional de auditoria por amostragem (onde auditores analisam 5% das transações para inferir a saúde de 100%) tornou-se obsoleto. O profissional moderno utiliza algoritmos de detecção de anomalias que auditam 100% das transações em tempo real.

Modelos de IA aprendem os padrões de gastos da empresa e bloqueiam faturas duplicadas, pagamentos suspeitos a fornecedores e desvios de compliance antes mesmo que o dinheiro saia do caixa. Isso transformou a gestão de risco: de uma investigação post-mortem para uma barreira preventiva ativa.

Conclusão

A transição para um ambiente financeiro movido a IA e Dados não é uma ameaça aos empregos na área, mas uma oportunidade de elevação intelectual da profissão. O contador, o analista e o diretor financeiro de 2026 são, na verdade, cientistas de dados aplicados a negócios. Investir na alfabetização de dados (data literacy) deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar o passaporte mínimo de entrada nas corporações de alto nível.

Conteúdo focado em Desenvolvimento Profissional e Transformação Digital.