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Member Of Technical Staff (Software Engineer, Acceleration)

perplexity

San Francisco
Development

Job Score

80 pts
On-site model (+70) Development (+10)

About Perplexity AI

Perplexity is an AI-powered answer engine built to serve the world’s curiosity with fast, trustworthy answers grounded in the live web and backed by clear citations. It combines multiple leading models with real-time search to synthesize up-to-date, source-linked responses instead of traditional search results. On top of this foundation, Perplexity is rolling out Computer, a general-purpose AI worker that can use software like a human to research, build, and execute end-to-end workflows for users.

About the Role

Perplexity is seeking creative, AI-pilled engineers to join our Acceleration team. Our company is reshaping the way people navigate the internet and the wider world. The Acceleration team's mandate is to continually up-level the way our company and our teams operate, to deliver order-of-magnitude improvements in product and user experience.

Just as Perplexity is heralding an agentic future for the internet, you will ensure that our company makes the best use of AI tools and agents to multiply the leverage of our lean, mission-focused teams. Today, Perplexity uses AI tools across everything we do, from frontend and backend engineering to applied AI research and business operations. Tomorrow’s AI technology will be even more capable, and the Acceleration team will lead both software and process engineering to harness AI so that the company can deliver at maximum velocity.

The ideal candidate will possess sound technical judgment forged in the trenches of internet-scale companies, paired with voracious use of today’s most advanced AI tools/models and a capacious imagination to rethink how work gets done in the leading companies of tomorrow. They should thrive in a hybrid role that marries facets of AI product development, infrastructure/platform engineering, developer experience, and more.

Key Responsibilities

  • Identify, prioritize, and execute on the highest-potential opportunities to accelerate Perplexity’s delivery cadence with frontier AI capabilities.

  • Develop empathy for the nuances of our technical and business teams’ work across disciplines and verticals, toward collaborating with them to harness AI in new ways.

  • Make our codebases, systems, and knowledge stores legible to AI.

  • Help the company triangulate toward the optimal point on the quality-velocity Pareto frontier, while shifting that frontier outward with AI tools and agents.

  • Keep abreast of new AI tools/models and make maximally effective use of them in your own work, setting an example across the company and inspiring others to do the same.

  • Help the company make high-conviction bets on specific technologies in situations where indecision is a comfortable and tempting default.

  • Work with engineering leadership, recruiting, and others to ensure we instill an AI-forward culture and select for those who will thrive in such an environment.

    Note: this is an extremely technical and hands-on role. Strong vision and creativity is necessary but not sufficient for success. You will be expected to build both prototypes and production systems, as well as to reengineer our codebases, infrastructure, processes, and anything else that must evolve to realize this vision.

Qualifications

  • 5 to 15+ years of industry experience, ideally with a substantial portion focused on infrastructure/platform engineering or developer acceleration in environments featuring significant technical complexity.

  • Daily use of AI models/tools, along with strong intuition on their jagged frontiers.

  • Proficiency with Python, along with experience and/or desire to learn more about Rust, TypeScript, Go, and other languages.

  • Strong understanding of (and empathy for) the work of technical staff across disciplines, along with an enthusiasm to learn about the work of business and operations teams.

  • Broad working knowledge of the typical stacks used by AI product & applied research companies. (For example: you don’t need to have experience hand-rolling CUDA kernels, but you should know what CUDA is and when/where/why it’s used.)

  • An obsession with improving the legibility of (and reducing brittleness in) both software and human-orchestrated processes.

  • Experience navigating tricky exploration-exploitation tradeoffs, balancing the need to ship today with the need to build capacity for tomorrow.

If you’re excited about this role, we encourage you to apply even if your experience doesn’t match every qualification listed above.

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

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.