Directo de la empresahace 1 día
Head de Investigación y Desarrollo en Machine Learning
Onhires
Remoto · Tiempo completo
Director
Este aviso fue publicado originalmente en inglés, así que es probable que necesites inglés para este puesto. La descripción puede estar traducida automáticamente al español; ante la duda, revisá el aviso original con el botón de postularte.
Empresa de IA busca un líder para definir la dirección de investigación y desarrollo en Machine Learning, enfocándose en la inteligencia del sistema y la creación de aplicaciones de productividad.
Descripción del puesto
Estamos contratando en nombre de A1, un equipo de alto talento que está construyendo la próxima generación de aplicaciones de productividad nativas de IA. Su misión es reemplazar el trabajo digital repetitivo con IA que pueda completar tareas reales de manera confiable para los usuarios cotidianos. En lugar de construir otro chatbot, A1 está creando flujos de trabajo de IA de larga duración que gestionan conversaciones, coordinan acciones, mantienen el contexto e interactúan con servicios externos, todo con una mínima intervención del usuario. El producto está diseñado para la confiabilidad, el contexto persistente y la finalización de tareas del mundo real, ayudando a los usuarios a ahorrar hasta el 90% de su tiempo en el trabajo digital diario. ROL Como Head of Machine Learning Research & Intelligence, serás responsable de la dirección de investigación e inteligencia del sistema. Este es un rol práctico y de alto impacto centrado en definir cómo la IA razona, evalúa y mejora en un producto utilizado a diario a gran escala. QUÉ HARÁS - Establecer y evolucionar la dirección de investigación de la inteligencia central de A1, incluida la representación del contexto, la memoria, el razonamiento, la planificación y la orquestación. - Decidir cuándo diseñar nuevas arquitecturas de modelos frente a adaptar o aprovechar modelos de vanguardia de código abierto o comerciales. - Definir marcos de evaluación que midan la utilidad en el mundo real, la robustez, la seguridad y el comportamiento a largo plazo. - Ser responsable de la estrategia de alineación, seguridad y salvaguardias como preocupaciones de producto de primer nivel. - Guiar la exploración de técnicas de vanguardia como el entrenamiento aumentado por recuperación (retrieval-augmented training), mezcla de expertos (mixture-of-experts), destilación (distillation), orquestación multiagente y sistemas multimodales. - Dar forma a la dirección temprana de la inteligencia del producto en estrecha colaboración con ingeniería de producto y de aplicaciones. - Establecer el estándar técnico para el rigor de la investigación, el juicio y el gusto en toda la organización. REQUISITOS - Profunda experiencia en la construcción o evolución de sistemas de machine learning en producción. - Fuerte juicio técnico sobre el comportamiento del modelo, modos de falla y compensaciones a largo plazo. - Mentalidad de constructor: enfoque en sistemas que funcionan en el mundo real, no solo en ideas. - Comodidad para tomar decisiones irreversibles o de alto impacto con información incompleta. - Obsesión con la evaluación, la corrección y el comportamiento a largo plazo del sistema. - Alta mentalidad de propiedad: operar como un fundador, no como un gerente. Este rol no es adecuado para quienes se centran principalmente en la publicación, los benchmarks incrementales o la gestión de grandes organizaciones de investigación. TECH STACK - Python - PyTorch / JAX - Sistemas de entrenamiento e inferencia basados en GPU CÓMO TRABAJAN A1 cree que los mejores productos son construidos por equipos pequeños y de clase mundial. Se mueven rápido, toman decisiones colectivamente y equilibran la entrega de trabajo de alta calidad con el aprendizaje rápido. Unirse requiere la capacidad de aportar estructura, ejercer juicio y ejecutar de forma independiente. El objetivo es entregar un producto verdaderamente mágico en manos de millones. PROCESO DE ENTREVISTA Si hay una coincidencia, espere 3-4 entrevistas con miembros técnicos del equipo, realizadas virtualmente o en persona. El proceso es transparente y eficiente, con decisiones rápidas. Los candidatos exitosos recibirán no solo una oferta de trabajo, sino una invitación para unirse a un equipo que brinda beneficios prácticos de IA a miles de millones a nivel mundial.
Responsabilidades
- Definir la dirección de investigación para la inteligencia central del sistema
- Diseñar nuevas arquitecturas de modelos o adaptar modelos existentes
- Definir frameworks de evaluación
- Gestionar la estrategia de alineación, seguridad y guardarraíles
- Explorar técnicas de vanguardia en ML
- Dar forma a la dirección de inteligencia del producto
- Establecer el estándar técnico para la investigación
Habilidades
Construcción de sistemas de Machine Learning en producciónJuicio técnico sobre comportamiento de modelosEnfoque en sistemas del mundo realToma de decisiones con información incompletaEvaluación, corrección y comportamiento a largo plazo de sistemasMentalidad de fundadorRigor en investigaciónJuicio y gusto técnicoOwnership mentalityBuilder's mindset
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