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Senior+ Software Engineer - Research Platform, Consumer Devices

openai

Híbrido San Francisco
Development

Job Score

90 pts
Hybrid model (+80) Development (+10)

About the Team

The Future of Computing Research team is an Applied Research team within the Consumer Devices group focused on developing new methods and models as we advance forward in our mission of building AGI that benefits all of humanity.

As a Software Engineer on the Future of Computing Research team, you will work together with both the best ML researchers in the world and the greatest design talent of our generation to push the frontier of model capabilities.

About the Role

We are looking for a Software Engineer to join our team to build tools and services that enable AI research, evaluation, and data generation workflows.

The best work in this role will start with an ambiguous design question and turn it into working research systems. You will work closely with researchers, designers, and engineers to build the evaluation systems, synthetic data generation pipelines, review tools, and supporting platform services.

The goal is to make these workflows easier to create, run, and trust without requiring bespoke engineering support for each new design concept. You will help ensure that research artifacts have a clear lifecycle, runs are reproducible and observable, and results provide useful evidence for product and model-training decisions while the underlying systems remain reliable and reusable.

This role is based in San Francisco, CA. We use a hybrid work model of four days in the office per week and offer relocation assistance to new employees.

In this role, you will:

  • Build web applications, APIs, data models, and backend services for AI research workflows.

  • Build tools to author and manage evaluation tasks, rubrics, graders, suites, and rollout configurations, including workflows for publishing, versioning, auditing, and sharing research artifacts.

  • Automate evaluation runs and generate useful reports for design, research, and engineering teams.

  • Support synthetic data generation workflows for multimodal and conversational research, including tools that combine transcripts, media, and model comparisons.

  • Translate product and research questions into measurable scenarios, automated graders, and human-evaluation campaigns, and develop measures of task quality, coverage, diversity, and semantic spread.

  • Diagnose issues across application code, workers, model endpoints, deployments, and compute infrastructure, and improve reliability through health checks, observability, reproducible launch paths, data integrity safeguards, and automated verification.

  • Lead migrations and dependent changes across research tools, evaluation systems, and supporting services.

  • Partner closely with designers, model researchers, research engineers, and infrastructure teams, and onboard contributors to create high-quality evaluation and synthetic-data workflows.

You might thrive in this role if you:

  • Have 7+ years of professional software engineering experience.

  • Have strong full-stack experience across web applications, backend services, APIs, and data models, including ownership of complex systems spanning multiple services or repositories.

  • Have expertise in generative AI, multimodal models, or model-evaluation systems.

  • Have built effective internal tools for both technical and non-technical users.

  • Are comfortable debugging distributed workflows and production infrastructure.

  • Have strong product judgment and can translate ambiguous requirements into concrete plans.

  • Are energized by working between designers and researchers in a multidisciplinary team, connecting qualitative judgment to rigorous evidence.

  • Communicate clearly and work effectively across engineering, design, and research.

Nice to have:

  • Expertise in synthetic data generation, simulation, conversational AI, speech, video, motion, or embodied interaction.

  • Experience with automated graders, human evaluation, supervised fine-tuning, reinforcement learning, or experiment- and dataset-management platforms.

  • Operated GPU-backed inference or rollout workloads at very large scale.

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.

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

O Novo Jogo do Marketing Digital em 2026

O mercado de marketing digital em 2026 consolidou uma ruptura definitiva: o conteúdo que apenas informa tornou-se commodity. Se anos atrás a briga era por "produzir em volume para ser visto", o avanço exponencial da Inteligência Artificial Generativa e das regras de privacidade mudou o foco. O marketing digital hoje exige uma abordagem preditiva, altamente técnica e, paradoxalmente, muito mais humana.

Neste cenário maduro, não basta dominar ferramentas de anúncios ou publicar nas redes sociais. A disputa agora acontece nos bastidores tecnológicos: na gestão de dados primários, na integração do marketing com vendas e na capacidade de criar uma marca com autoridade inquestionável.

1. O Fim do "Hacking" e a Ascensão do First-Party Data (Dados Proprietários)

Com regulamentações rígidas de privacidade globais e o fim do suporte a cookies de terceiros pelos principais navegadores, as estratégias baseadas em "perseguir" o usuário pela web perderam força. O novo ativo mais valioso de uma empresa chama-se First-Party Data (dados coletados diretamente do consumidor, com consentimento).

Empresas que passaram os últimos anos construindo bases sólidas de leads e clientes (Inbound Marketing) possuem uma vantagem absurda sobre concorrentes que dependem exclusivamente do tráfego pago (Outbound) e de algoritmos do Google ou da Meta.

Ação Prática: O "Muro de Conteúdo"

Em 2026, marcas estão investindo pesadamente em plataformas próprias, comunidades e conteúdos premium que exigem cadastro (e-mail, preferências de consumo) para acesso, fugindo da dependência das redes sociais de terceiros.

2. IA Integrada, mas "Fadiga do Fake" no Conteúdo

A Inteligência Artificial já é rotina para a esmagadora maioria dos profissionais de marketing. Ferramentas como LLMs (modelos de linguagem grandes) otimizam processos, geram copies básicos, estruturam automações complexas (CRM) e prevêem comportamentos do usuário. No entanto, o uso da IA para Geração de Conteúdo em Massa fracassou.

"O mercado já batizou o movimento de ‘fadiga do fake’: a rejeição crescente a conteúdo genérico, perfeitamente estruturado, mas sem substância, ponto de vista ou experiência real."

Para se destacar em 2026, as marcas precisam comprovar o E-E-A-T (Experiência, Expertise, Autoridade e Confiabilidade). Os motores de busca e de IA (como Perplexity e ChatGPT Search) priorizam respostas que trazem vivência humana e opiniões de especialistas de nicho, penalizando textos robóticos ou puramente informativos.

3. SEO Multimodal e Social SEO

As buscas deixaram de ser exclusivas do Google e do formato de texto. Hoje, o SEO é fragmentado em duas grandes frentes que não podem mais ser ignoradas:

  • Busca Generativa e Multimodal (GEO): Otimização não apenas para links, mas para que a IA resuma a sua marca como "A" resposta para o usuário. Isso envolve dados estruturados perfeitos e otimização para buscas por voz e imagem (Google Lens).
  • Social SEO: O TikTok, Instagram e YouTube se tornaram os buscadores primários para as novas gerações. Em 2026, criar conteúdo otimizado com palavras-chave dentro das próprias redes sociais é tão vital quanto ranquear em motores tradicionais.

4. O Profissional de 2026: Obsessão por Performance e Growth

Para quem busca atuar na área, o mercado esfriou para o "especialista em apertar botões" (o gestor de mídias sociais genérico). As grandes oportunidades estão concentradas na intersecção entre criatividade, vendas e dados. As carreiras mais valorizadas são:

  • Growth Marketers e Especialistas em CRO (Otimização de Conversão): Profissionais focados em encontrar gargalos no funil de vendas, melhorando a experiência do usuário em landing pages e retendo clientes.
  • Analistas de Dados / Power BI no Marketing: Quem consegue comprovar o Retorno sobre Investimento (ROI) de cada real gasto, integrando os dashboards de marketing diretamente às metas do time comercial.
  • Estrategistas de Automação e CRM: O foco mudou do simples "disparo de e-mail" para a automação inteligente preditiva, que personaliza a comunicação no tempo certo, com a mensagem exata.

Conclusão

Em 2026, o marketing digital de sucesso é aquele que automatiza e escala a operação tecnológica através da inteligência artificial e uso inteligente de dados, mas mantém a estratégia, a empatia e a conexão humana como diferenciais insubstituíveis. O marketing não é mais sobre ser visto em todo lugar; é sobre ser relevante no lugar exato.