Carefull - Sr. AI Engineer

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Carefull es una plataforma de seguridad financiera impulsada por IA que ayuda a bancos, cooperativas de crédito y asesores de patrimonio a proteger a los clientes adultos mayores del fraude y los errores financieros. Ayudamos a las instituciones financieras a mantener relaciones familiares completas mientras protegemos a sus clientes. La tecnología de Carefull aborda los desafíos específicos de seguridad financiera para personas mayores: nuestro monitoreo detecta patrones de fraude que las herramientas estándar de la industria pasan por alto, y nuestras funciones (protección contra robo de identidad, gestión de contraseñas y documentos, herramientas de comunicación y contenido instructivo) ayudan a los clientes a mantener la independencia financiera, al tiempo que permiten a sus seres queridos intervenir cuando sea necesario.

EL ROL

Buscamos un Ingeniero Senior de IA para unirse a nuestro equipo de Datos y construir, evaluar y mejorar los sistemas impulsados por IA que son el núcleo de nuestro producto. Una gran parte del trabajo es la detección: sistemas que analizan transacciones financieras y deciden si alertar a una familia de que algo preocupante puede estar sucediendo con el dinero de su ser querido. También profundizarás en el comportamiento y los patrones de los usuarios, incluida la forma en que interactúan con el producto, y utilizarás lo que aprendas para dar forma a lo que construiremos a continuación. Este es un rol práctico. Investigarás patrones de fraude, diseñarás la lógica de detección, escribirás código de producción y evaluarás rigurosamente el rendimiento del sistema. Serás dueño de las funcionalidades de principio a fin: desde comprender un problema, hasta implementar y desplegar una solución, hasta medir si realmente funciona.

CÓMO TRABAJAMOS

La propiedad aquí significa preocuparse por el resultado, no solo por la entrega. Trabajamos en incrementos pequeños y rápidos, porque un cambio enfocado frente a los usuarios hoy nos enseña más que uno completo la próxima semana. Tendrás mucha autonomía en cómo abordas los problemas y confiamos en que las personas encontrarán el siguiente paso por sí mismas. Cuando te atasques, una pregunta rápida siempre es bienvenida, y las actualizaciones cortas y frecuentes son muy útiles en un equipo remoto. Utilizamos herramientas de codificación de IA intensamente y esperamos que tú también lo hagas. También esperamos que entiendas lo que envías y que puedas explicar el razonamiento detrás de cada cambio.

QUÉ HARÁS

• Diseñar y lanzar nuevas funcionalidades de detección impulsadas por IA, desde el primer prototipo hasta la producción.
• Construir pipelines de enriquecimiento de datos que extraigan información estructurada de datos de transacciones financieras del mundo real y desordenados.
• Investigar tipologías de fraude y estafas relevantes para adultos mayores, y traducir esa comprensión en lógica de detección que funcione a escala.
• Construir evaluaciones reproducibles (conjuntos de pruebas, métricas, análisis de errores) para que cada cambio pueda medirse contra el anterior.
• Investigar problemas reportados por usuarios o detectados en producción, encontrar la causa raíz rápidamente y enviar la corrección.
• Optimizar los pipelines de IA para precisión, latencia y costo, tomando decisiones informadas sobre la selección de modelos y la arquitectura del sistema.
• Trabajar con los equipos de Atención al Cliente, Go-to-Market y de cara a los socios para comprender las necesidades de los usuarios reales.
• Mantenerse al día con los nuevos desarrollos en LLMs y agentes, y encontrar formas prácticas de utilizarlos aquí.

QUIÉN ERES

Requerido

• Sólidas habilidades en Python, con experiencia en la construcción de pipelines de datos y sistemas de producción.
• Experiencia práctica en la construcción de aplicaciones LLM en producción: prompting, salidas estructuradas, gestión de contexto y trabajo directo con SDKs y APIs de proveedores.
• Comodidad desplegando y operando lo que construyes en una plataforma en la nube.
• Un hábito de medir antes de afirmar que algo funciona. Sabes cómo configurar una evaluación, leer precisión y recall, y profundizar en los errores hasta que los entiendas.
• Un historial de propiedad del trabajo de principio a fin sin supervisión cercana.
• Curiosidad real por el dominio. Querrás entender cómo funciona el sistema financiero de EE. UU., cómo se mueve el dinero entre cuentas y cómo los estafadores se aprovechan de él.
• Comodidad razonando sobre la ambigüedad. Nuestro dominio está lleno de casos en los que la respuesta depende del contexto, y necesitas construir sistemas que manejen eso.
• Comunicación escrita y verbal clara en inglés. Documentarás tu razonamiento, presentarás a las partes interesadas y explicarás decisiones técnicas a compañeros no técnicos.

Gran Plus

• Experiencia en AWS (Lambda, CDK, Bedrock, Redshift, DynamoDB).
• Experiencia con herramientas de observabilidad y trazabilidad de LLM como Langfuse o LangSmith.
• Experiencia en detección de fraude, fintech o cumplimiento y regulación.
• Experiencia con datos de transacciones financieras (ACH, Zelle, transferencias, pagos con tarjeta).
• Experiencia trabajando con instituciones reguladas como bancos.

Nice to Have

• Experiencia trabajando con industrias reguladas o socios bancarios.
• Exposición a investigación sobre cuidado de ancianos, envejecimiento en el hogar o vulnerabilidad financiera.
• Experiencia en ciencia de datos o ML más allá de LLMs (modelado estadístico, detección de anomalías).

PROCESO DE ENTREVISTA

• Entrevista de Selección Plata (Silver Screening)
• Desafío para llevar a casa (Take-home challenge)
• Entrevista técnica con el cliente
• Entrevista con el CTO
• Entrevista final con el Gerente de Contratación