Empresa de tecnología financiera busca un Ingeniero Senior de IA para construir y operar sistemas de IA en producción, enfocándose en pipelines de LLM, RAG y la integración de IA en productos financieros.
Si te copa la IA y querés aplicarla en el mundo fintech, este puesto remoto en Tryjeeves es para vos. Vas a construir sistemas de IA en producción para una empresa con gran proyección global y reconocimiento en el sector.
Descripción del puesto
Jeeves es un sistema financiero innovador diseñado para empresas globales que ofrece tarjetas corporativas, pagos transfronterizos y software de gestión de gastos en una plataforma unificada. La empresa opera en más de 20 países, incluyendo Brasil, Canadá, Colombia, México, Reino Unido, Europa y Estados Unidos, y atiende a más de 5.000 clientes, desde startups respaldadas por capital de riesgo hasta PYMES en todo el mundo. Con la misión de empoderar a las empresas con soluciones financieras más eficientes y rentables a nivel mundial, Jeeves combina tecnología financiera de vanguardia con una experiencia de equipo excepcional para transformar el panorama financiero empresarial. Jeeves ha sido reconocida como una de las 50 Startups Más Prometedoras de The Information en 2023, como una Empresa Top de Y Combinator 2021-2023 y ganó "Fintech del Año" en los European Fintech Awards. Desde su graduación de Y Combinator en 2020, Jeeves ha recaudado con éxito más de 380 millones de dólares y cuenta con el respaldo de inversores de primer nivel como Andreessen Horowitz, Y Combinator, CRV, Tencent, Stanford University, Clocktower Ventures y fundadores de más de 15 unicornios, incluyendo a David Vélez (Nubank), Carlos García (Kavak) y Sebastián Mejía (Rappi). Jeeves está integrando IA en el núcleo de su plataforma financiera, desde la categorización inteligente de gastos y la detección de anomalías hasta flujos de trabajo impulsados por LLM que ayudan a los equipos de finanzas a moverse más rápido. Buscamos un Ingeniero Senior de IA obsesionado con construir sistemas de IA que funcionen realmente en producción: confiables, observables, rentables y genuinamente útiles. Este no es un rol de investigación. Implementarás funciones impulsadas por IA que procesan datos financieros reales para empresas reales. Trabajarás junto a ingenieros backend, científicos de datos y equipos de producto para llevar la IA del prototipo a la producción, y ayudarás a definir cómo Jeeves construye con IA a medida que la empresa escala. Si has construido pipelines de LLM, diseñado arquitecturas RAG, operado sistemas de ML en producción y te preocupa profundamente lo que sucede cuando tu IA comete un error en un contexto financiero, queremos conocerte. Ubicación: Este es un puesto remoto a tiempo completo. #LI-REMOTE Qué harás: - Ingeniería de LLM y Pipelines de IA - Diseñar, construir y mantener pipelines de integración de LLM listos para producción, incluyendo generación aumentada por recuperación (RAG), ingeniería de prompts, análisis de salida y orquestación de cadenas. - Desarrollar y operar funciones de IA dentro de los productos financieros principales de Jeeves: categorización de gastos, extracción de documentos, detección de anomalías, preguntas y respuestas financieras y conciliación automatizada. - Implementar validación de salida estructurada, manejo de fallos y puntuación de confianza para garantizar que las decisiones de IA cumplan con los estándares de confiabilidad para casos de uso financieros. - Evaluar e integrar frameworks y herramientas de IA (LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Anthropic API, HuggingFace, bases de datos vectoriales) y abogar por la herramienta adecuada para el trabajo. - Establecer prácticas de versionado y evaluación de prompts para garantizar que las salidas de IA sigan siendo precisas y consistentes a medida que evolucionan los modelos y los datos. - Recuperación y Búsqueda Vectorial - Diseñar y mantener pipelines de búsqueda vectorial utilizando bases de datos como Pinecone, Weaviate o pgvector para potenciar la búsqueda semántica y las funciones basadas en RAG. - Construir pipelines de ingesta y fragmentación de documentos para los datos financieros de Jeeves, procesando facturas, recibos, documentos de políticas y registros de transacciones. - Optimizar la calidad de la recuperación a través de la selección de modelos de incrustación, estrategia de fragmentación, filtrado de metadatos y técnicas de reordenamiento. - Servir y Operaciones de Modelos de ML - Colaborar con científicos de datos para llevar modelos de ML entrenados desde notebooks experimentales a infraestructura de servicio en producción. - Construir y mantener endpoints de servicio de modelos con SLOs de latencia apropiados, validación de entrada y monitoreo de salida. - Implementar monitoreo del rendimiento del modelo y detección de deriva de datos para garantizar que los modelos en producción sigan siendo precisos con el tiempo. - Apoyar flujos de trabajo de reentrenamiento de modelos diseñando pipelines de datos limpios e ingeniería de características que puedan actualizarse continuamente. - Integración Backend y Confiabilidad - Integrar servicios de IA de manera limpia con los microservicios backend de Jeeves, diseñando contratos de API claros, disyuntores y patrones de degradación elegante. - Escribir código backend de alta calidad y testeable en Python o Go/Node.js para potenciar funciones integradas con IA. - Instrumentar componentes de IA con logging estructurado, tracing distribuido, dashboards de latencia y alertas para garantizar la visibilidad operativa. - Construir flujos de trabajo de revisión humana en el bucle para decisiones de IA que requieran supervisión, particularmente para acciones financieras de alto valor. - Colaboración y Crecimiento - Asociarse con Producto, Ingeniería Backend y Ciencia de Datos para definir la hoja de ruta de IA y traducir los requisitos en sistemas confiables. - Contribuir a una cultura de calidad escribiendo documentos de diseño, revisando los diseños de sistemas de IA de colegas y compartiendo aprendizajes abiertamente. - Ayudar a crecer la práctica de ingeniería de IA en Jeeves estableciendo patrones, herramientas y mejores prácticas sobre las cuales el equipo en general pueda construir. Requisitos: - Requisitos Mínimos - Título de Grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente. - Más de 5 años de experiencia profesional en ingeniería de software, con al menos 3 años enfocados en sistemas de IA/ML en producción. - Experiencia práctica en la construcción y despliegue de aplicaciones impulsadas por LLM utilizando APIs como OpenAI, Anthropic o Cohere en un entorno de producción. - Experiencia en el diseño y operación de pipelines RAG, incluyendo estrategias de fragmentación, modelos de incrustación e integración de bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, pgvector o similar). - Sólida competencia en Python para cargas de trabajo de IA/ML; familiaridad con al menos un framework de orquestación de IA (LangChain, LlamaIndex o equivalente). - Experiencia con infraestructura de servicio de modelos de ML: endpoints de inferencia REST o gRPC, validación de entrada/salida, presupuestación de latencia y monitoreo. - Sólidos fundamentos de ingeniería backend: APIs REST, bases de datos relacionales (PostgreSQL preferido), patrones asíncronos e infraestructura en la nube (AWS, GCP o Azure). - Experiencia con herramientas de observabilidad: logging estructurado, tracing distribuido y construcción de dashboards para la salud del sistema de IA. - Calificaciones Preferidas - Experiencia en fintech, servicios financieros o cualquier industria regulada donde la confiabilidad y auditabilidad de la IA sean críticas. - Familiaridad con frameworks de evaluación de prompts, pruebas A/B de salidas de IA y seguimiento de la degradación del rendimiento del modelo en producción. - Experiencia con herramientas de gestión del ciclo de vida de ML: MLflow, Weights & Biases, Vertex AI o SageMaker. - Conocimiento de streaming de datos en tiempo real (Kafka, Kinesis) para pipelines de IA impulsados por eventos. - Contribuciones a herramientas de IA de código abierto, escritura técnica publicada o charlas en conferencias de IA/ML. - Experiencia previa en startups o scale-ups, cómodo con la ambigüedad y la construcción de sistemas fundamentales desde cero.
Responsabilidades
- Diseñar, construir y mantener pipelines de integración de LLM en producción
- Desarrollar y operar funcionalidades de IA en productos financieros
- Implementar validación de salida estructurada, manejo de fallos y puntuación de confianza
- Evaluar e integrar frameworks y herramientas de IA
- Establecer prácticas de versionado y evaluación de prompts
- Diseñar y mantener pipelines de búsqueda vectorial
- Construir pipelines de ingesta y fragmentación de documentos
- Optimizar la calidad de la recuperación de información
- Tomar modelos de ML entrenados de prototipos a producción
- Construir y mantener endpoints de servicio de modelos
- Implementar monitoreo de rendimiento de modelos y detección de deriva de datos
- Integrar servicios de IA con microservicios backend
- Escribir código backend de alta calidad en Python o Go/Node.js
- Instrumentar componentes de IA con logging estructurado, tracing distribuido y dashboards
- Construir flujos de trabajo de revisión 'human-in-the-loop'
- Colaborar con Producto, Ingeniería Backend y Ciencia de Datos
- Contribuir a una cultura de calidad
- Ayudar a hacer crecer la práctica de ingeniería de IA en Jeeves