Arquitecto Principal de AI/ML

Caylent busca un Arquitecto Principal de AI/ML para liderar engagements técnicos con clientes, diseñando e implementando soluciones de ML en AWS.

Descripción del puesto

Caylent es una empresa de servicios nativos en la nube que ayuda a las organizaciones a sacar el mejor provecho de sus personas y tecnología utilizando Amazon Web Services (AWS). Ofrecemos una amplia gama de servicios de AWS, incluyendo migraciones y modernización de cargas de trabajo, desarrollo de aplicaciones nativas en la nube, DevOps, ingeniería de datos, seguridad y cumplimiento, y todo lo que hay entre medio. En Caylent, nuestras personas siempre vienen primero. Somos una empresa global que opera de manera remota con empleados en Canadá, Estados Unidos y América Latina. Celebramos la cultura de cada uno de nuestros miembros del equipo y fomentamos una comunidad de curiosidad tecnológica. ¡Ven a hablar con nosotros para aprender más sobre lo que significa ser un Caylien! La oportunidad Este es un rol de liderazgo técnico senior que combina experiencia en ML profunda con habilidades estratégicas de asesoramiento y consultoría. Serás la voz técnica más experimentada en ML en una variedad de clientes y proyectos en expansión, desde empresas en etapa temprana que llevan ideas ambiciosas de ML al mercado hasta empresas establecidas que modernizan cómo construyen y operan sistemas de IA en AWS. Darás forma a la estrategia, influirás en la arquitectura y dejarás a cada equipo que toques mejor de lo que lo encontraste. Traes la profundidad científica para diseñar y evaluar modelos rigurosamente, la profundidad de ingeniería para arquitecturar sistemas de ML de producción a escala y los instintos de consultoría para traducir ambos en valor empresarial para los clientes. Si has liderado conversaciones difíciles, dado forma a decisiones de arquitectura que importan y construido cosas que otros utilizan como referencia, y estás buscando hacer eso en una cartera creciente de clientes variados e interesantes, este es el rol para ti. Qué harás - Liderar evaluaciones de ML de extremo a extremo en infraestructura, pipelines de datos, ciclo de vida del modelo y preparación organizacional, produciendo recomendaciones que impulsen la toma de decisiones ejecutivas y ganen para Caylent el próximo compromiso. - Asociarte con los equipos de ventas y soluciones durante la fase de propuesta y alcance, contribuyendo con la profundidad técnica necesaria para dar forma a declaraciones de trabajo bien fundamentadas. - Servir como la autoridad técnica senior en compromisos con clientes, posiblemente en varios proyectos simultáneamente, proporcionando orientación arquitectónica, asegurando la calidad técnica de los miembros de tu equipo de proyecto y poniéndote manos a la obra cuando el compromiso lo exige, sin poseer responsabilidades de implementación diarias. - Poseer o orquestar POCs de alta calidad que den confianza a los clientes antes de comprometerse con una iniciativa más grande. - Asesorar a los clientes sobre estándares de operaciones de ML y arquitectura, cubriendo el diseño de pipelines de MLOps, gestión del ciclo de vida del modelo, patrones de LLMOps y marcos de monitoreo de producción, traduciendo la complejidad operativa en decisiones y guardrails que sus equipos puedan poseer y sostener. - Dar forma a cómo Caylent gana sus oportunidades técnicamente más complejas, contribuyendo con el pensamiento arquitectónico y la credibilidad que convierte a los prospectos en clientes. - Fortalecer la práctica de ML desde dentro, a través de la guía entre pares, entrevistas técnicas y contribuciones a aceleradores, arquitecturas de referencia y contenido de liderazgo de pensamiento. Qué traes - 10+ años en aprendizaje automático o IA, con un historial comprobado de liderar compromisos de cara al cliente en una capacidad de consultoría o asesoramiento. - Conocimiento profundo y actual del ecosistema de ML y GenAI de AWS, con la capacidad de tomar y defender decisiones arquitectónicas en todo el ciclo de vida de ML, desde la ingeniería de datos y características hasta el entrenamiento, la implementación y el monitoreo. - Experiencia profunda en al menos dos o tres dominios de ML, ya sea ML tradicional, visión por computadora, PNL, series de tiempo u otros, combinada con el juicio para evaluar, arquitecturar y asesorar en todo el panorama de ML. - Capacidad comprobada para arquitecturar y gobernar sistemas de ML de producción de extremo a extremo, traduciendo la complejidad de MLOps, LLMOps y AI más amplia en estándares y decisiones que los equipos de ingeniería pueden ejecutar y los ejecutivos pueden actuar. - Experiencia profunda en la adaptación de modelos de base, ajuste fino (LoRA, QLoRA, PEFT), alineación (RLHF, DPO), optimización de inferencia (cuantización, vLLM) y entrenamiento distribuido (DeepSpeed, FSDP), combinada con el diseño de sistemas agénicos y RAG, incluyendo arquitecturas multiagente, flujos de trabajo impulsados por eventos, integración MCP y patrones de humano en el bucle en AWS. Autoridad técnica para prescribir el enfoque correcto y establecer estándares arquitectónicos que los equipos puedan ejecutar. Diferenciadores fuertes - AWS Certified Machine Learning – Specialty y/o AWS Certified Solutions Architect – Professional. - Experiencia en dar forma a estándares de nivel de práctica, arquitecturas de referencia y aceleradores de ML reutilizables en varios compromisos. - Exposición a industrias y tipos de problemas variados en un contexto de consultoría o cara al cliente. - Fluidez profunda en prácticas de IA responsable, evaluación de modelos, detección de sesgos, marcos de equidad y gobernanza de IA, aplicadas en implementaciones empresariales. - Experiencia práctica en diseñar e implementar agentes de SRE y flujos de trabajo de operaciones impulsados por IA en producción, abarcando detección, triage y remediación automatizadas de incidentes, con la capacidad de integrarse en plataformas de observabilidad y traducir resultados de operaciones de IA en valor empresarial medible. Tecnología Nuestra práctica abarca una amplia gama de dominios de ML. Se espera que los candidatos prescriban, no solo reconozcan, con el juicio para maximizar lo que AWS hace posible y la experiencia para saber cómo las herramientas de código abierto lo fortalecen. Dominios de ML: ML clásico, visión por computadora, PNL, IA generativa y LLM, agentes de IA y sistemas autónomos, procesamiento de documentos inteligentes, comprensión de video, habla y audio, series de tiempo y pronóstico, sistemas de recomendación, ML de grafos, aprendizaje por refuerzo, multimodal AI. Plataforma de ML de AWS: SageMaker, SageMaker Pipelines, SageMaker Feature Store, SageMaker Model Registry, SageMaker Clarify, Bedrock (Agents, Knowledge Bases, Guardrails, AgentCore, Model Evaluation). LLM multi-proveedor: Bedrock, Anthropic API, OpenAI API, Google Gemini API, Azure OpenAI, con el juicio para razonar en los intercambios de proveedores en contextos empresariales. Servicios de IA de AWS: Rekognition, Comprehend, Transcribe, Textract, Translate, Personalize, Neptune, Kinesis Video Streams, Polly. Plataforma de datos: Apache Spark / PySpark, Apache Kafka, Amazon Kinesis, Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, AWS Glue. Bases de datos de vectores: Pinecone, pgvector, Amazon OpenSearch (vector), Weaviate. Frameworks: PyTorch, TensorFlow, JAX, Scikit-learn, XGBoost, HuggingFace (Transformers, PEFT, TRL), LangChain, LlamaIndex, DSPy, Ollama. MLOps y Gobernanza: MLflow, W&B, Airflow / MWAA (orquestación de datos), Dagster (pipelines basados en activos), Kubeflow Pipelines, CI/CD, IaC (CloudFormation, CDK, Terraform), Docker, Kubernetes, Gobernanza de ML (linaje, contratos de datos, auditoría), IA responsable / Sesgo y equidad. Evaluación y seguridad de LLM: RAGAS, patrones de LLM como juez, DeepEval, NeMo Guardrails, patrones de IA constitucional, validación de salida estructurada. Inferencia y optimización: Triton, vLLM, SGLang, Trainium, Inferentia, cuantización (GPTQ, AWQ, bitsandbytes), SageMaker Neo. Beneficios - Pago en USD - Trabajo 100% remoto - Días festivos generosos y PTO flexible - Equidad fantasma competitiva - Exámenes y certificaciones pagados - Premios de bonificación entre pares - Laptop de última generación y herramientas - Subsidio de equipo y oficina - Plan de desarrollo profesional individual - Subsidio anual para aprendizaje y desarrollo - Trabajar con un equipo increíble en todo el mundo y en una cultura corporativa increíble Nota: No podemos proporcionar patrocinio de visa ahora ni en el futuro. En Caylent, estamos comprometidos con prácticas de contratación justas, transparentes e inclusivas. Como parte de nuestro proceso de reclutamiento, podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) o sistemas automatizados para ayudar con la selección y evaluación de aplicaciones para ayudar a igualar las calificaciones de los candidatos con los requisitos del trabajo. Estas herramientas están diseñadas para respaldar, no reemplazar, la toma de decisiones humanas. Las decisiones finales de contratación siempre las toman nuestros profesionales de reclutamiento capacitados. Si tiene alguna pregunta, por favor contáctenos a [email protected] Caylent es un lugar donde todos pertenecen. Celebramos la diversidad y nos comprometemos a crear un entorno inclusivo para todos los empleados. Nuestro enfoque nos ayuda a construir un equipo ganador que representa una variedad de antecedentes, perspectivas y habilidades. Así que, independientemente de cómo se exprese su diversidad, puede encontrar un hogar aquí en Caylent. Somos un empleador de igual oportunidad orgulloso. Prohibimos la discriminación y el acoso de cualquier tipo basados en raza, color, religión, origen nacional, sexo (incluyendo embarazo), orientación sexual, identidad de género, expresión de género, edad, estado de veterano, información genética, discapacidad u otros características legalmente protegidas aplicables. Si desea solicitar un alojamiento debido a una discapacidad, por favor contáctenos a [email protected].

Responsabilidades

• Liderar evaluaciones de ML de extremo a extremo
• Asesorar a clientes sobre estándares de operaciones de ML
• Diseñar y implementar soluciones de ML en AWS

Skills requeridas

Beneficios

• Pago en USD
• 100% trabajo remoto
• Días de vacaciones generosos
• Equity fantasma competitiva
• Exámenes y certificaciones pagados
• Premios de bonificación entre pares
• Laptop de última generación y herramientas
• Equipamiento y subsidio de oficina
• Plan de desarrollo profesional individual
• Subsidio anual para aprendizaje y desarrollo

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