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Empresa busca Ingeniero de Machine Learning para construir sistemas de IA de próxima generación, gestionando el ciclo de vida completo de modelos en producción.
Descripción del puesto
Estamos contratando para 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 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. Como Ingeniero de Machine Learning, serás responsable de subsistemas críticos de ML en producción. Este es un rol práctico y de alto impacto enfocado en la profundidad y la confiabilidad a escala. QUÉ HARÁS - Construir sistemas centrales de ML que potencian un producto de IA proactivo y de largo alcance. - Ser responsable de todo el ciclo de vida: preparación de datos, entrenamiento, evaluación, inferencia, iteración. - Convertir ideas de investigación en sistemas de producción que funcionen de manera confiable. - Depurar fallos de modelos y problemas del sistema utilizando señales de producción reales. - Lanzar rápidamente, medir resultados, refinar y repetir. - Colaborar estrechamente con los equipos de investigación, producto e ingeniería. - Mentorizar y revisar el trabajo de otros ingenieros de ML. - Trabajar bajo restricciones de producción reales: latencia, costo, confiabilidad, seguridad. STACK TECNOLÓGICO - Python - PyTorch / JAX - Sistemas de entrenamiento e inferencia basados en GPU PERFIL IDEAL - Experiencia en la construcción y lanzamiento de sistemas de ML utilizados por usuarios reales. - Fuerte comprensión de cómo los modelos de ML modernos se comportan —y se comportan mal— en producción. - Capacidad para escribir código de calidad de producción y pensar en sistemas, no en scripts. - Propiedad independiente: llevar el trabajo hasta el final. - Aprendizaje rápido, comunicación clara, mentalidad iterativa. RESULTADOS ESPERADOS - Los modelos y sistemas de ML cumplen consistentemente los objetivos de precisión, latencia, confiabilidad y eficiencia. - Los problemas complejos de producción se monitorean, depuran y resuelven con mínima interrupción. - Los pipelines de entrenamiento, inferencia y datos son robustos, escalables y mantenibles. - Mejoras medibles en los sistemas de ML basadas en señales del mundo real y comentarios de los usuarios. - Orientación técnica y mentoría que elevan el estándar general de ingeniería de ML. - Integración fluida de características de ML en productos que cumplen los objetivos comerciales. CÓMO FUNCIONA A1 Nuestro cliente A1 es un equipo pequeño y de clase mundial con alta densidad de talento. Se mueven rápido, toman decisiones colectivamente y equilibran la entrega de trabajo de alta calidad con el aprendizaje rápido. Se valoran mucho la estructura, el buen juicio y la capacidad de ejecución independiente. PROCESO DE ENTREVISTAS - 3–4 entrevistas con miembros técnicos del equipo. - Realizadas virtualmente y/o in situ. - Proceso de decisión transparente y eficiente. - Los candidatos exitosos recibirán una oferta para unirse a un equipo que construye IA que brinda beneficios prácticos a miles de millones de usuarios en todo el mundo.
Responsabilidades
- Construir sistemas de ML centrales
- Gestionar el ciclo de vida completo (preparación de datos, entrenamiento, evaluación, inferencia, iteración)
- Convertir ideas de investigación en sistemas de producción
- Depurar fallos de modelos y sistemas
- Colaborar con equipos de investigación, producto e ingeniería
- Mentorizar y revisar el trabajo de otros ingenieros de ML
- Trabajar bajo restricciones de producción (latencia, costo, confiabilidad, seguridad)
Habilidades
Ownership independienteAprendizaje rápidoComunicación claraMentalidad iterativaColaboraciónMentoríaResolución de problemasPensamiento sistémico