directohace 12 horas
Ingeniero Senior de Machine Learning
Factored
Remoto · Tiempo completo
Senior5+ años
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.
Factored busca un Ingeniero Senior de Machine Learning especializado en flujos de trabajo de agentes autónomos para unirse a su equipo remoto. Se requiere experiencia en el diseño, desarrollo y despliegue de sistemas que permitan a los LLMs planificar, usar herramientas y auto-corregirse.
Descripción del puesto
Factored, fundada en Palo Alto por el Dr. Andrew Ng e Israel Niezen, ayuda a empresas de EE. UU. a construir y escalar equipos de IA, ML y Datos de clase mundial, potenciados por el 1% del talento de LATAM, con un propósito definitorio: empoderar a humanos brillantes, desatar su potencial y amplificar su impacto en el mundo. En Factored, serás parte de una comunidad que valora el aprendizaje, la propiedad y la autenticidad, donde tu crecimiento es personal y tus ideas importan. Somos transparentes, curiosos y colaborativos. Buscamos la excelencia, celebramos la diversidad, fomentamos la curiosidad y construimos un entorno donde realmente puedas prosperar. Buscamos un experimentado <strong>Senior Machine Learning Engineer</strong> para unirse a nuestro equipo, con un enfoque especializado en <strong>agentic workflows</strong>. El candidato ideal tendrá experiencia diseñando, desarrollando y desplegando sistemas que transicionen los LLMs de respondedores pasivos a agentes autónomos capaces de planificar, usar herramientas y autocorregirse. Responsabilidades Funcionales: - Diseñar cómo el agente desglosa una solicitud compleja del usuario en una serie de subtareas accionables. - Desarrollar patrones "Plan-and-Execute" o "ReAct" (Reason + Act) donde el modelo piensa antes de actuar. - Diseñar sistemas robustos para mantener "memoria a corto plazo" en tareas de larga duración, asegurando que el agente no pierda de vista su objetivo o entre en bucles infinitos. - Crear la interfaz entre el LLM y software externo, bases de datos o APIs. - Estandarizar cómo el agente llama a funciones, interactúa con sistemas heredados o ejecuta código Python en un entorno aislado. - Implementar manejo de errores y autocorrección. - Construir frameworks de evaluación personalizados para medir el éxito de la trayectoria, no solo si la respuesta final fue correcta, sino si los pasos tomados para llegar a ella fueron eficientes y seguros. - Configurar monitoreo para visualizar el "proceso de pensamiento" del agente e identificar exactamente dónde falló un flujo de trabajo de múltiples pasos. - Asegurar que el agente no "alucine" el uso de herramientas o tome acciones no deseadas a través de estrictas salvaguardas y puntos de control Human-in-the-Loop (HITL) para decisiones de alto riesgo. Calificaciones: - Título de Grado o Maestría en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o un campo relacionado. - 5+ años de experiencia práctica desarrollando y desplegando modelos de machine learning en entornos de producción. - Sólidos fundamentos de ingeniería de software, incluyendo estructuras de datos, algoritmos, diseño de sistemas, OOP y diseño e integración de APIs. - Experiencia comprobada diseñando e implementando arquitecturas agentic, incluyendo flujos de trabajo multi-agente, llamada a herramientas, gestión de estado y patrones human-in-the-loop. - Experiencia en la integración de frameworks y APIs de Generative AI (como LangChain, LangGraph, OpenAI y Claude) en aplicaciones de nivel de producción. - Fuerte comprensión de los fundamentos de LLM, prompt engineering sistemático (chain-of-thought, few-shot) y herramientas de depuración como LangSmith o Arize Phoenix. - Experiencia con bases de datos vectoriales (Pinecone, Milvus, Qdrant) para retrieval-augmented generation (RAG) y memoria de agente a largo plazo. - Experiencia con plataformas en la nube como AWS, GCP o Azure para desplegar cargas de trabajo de IA. Nuestros Beneficios: - Propiedad a través de participación accionaria. - Retiro anual de la empresa. - Bono educativo para aprendizaje continuo. - Vacaciones de invierno para toda la empresa. - Tiempo libre remunerado. - Eventos presenciales y meetups opcionales. - Planes de carrera personalizados. - Cultura de alto rendimiento. En Factored, creemos que las personas apasionadas e inteligentes esperan honestidad y transparencia, así como la libertad de hacer el mejor trabajo de sus vidas mientras aprenden y crecen tanto como sea posible. A las grandes personas les gusta trabajar con otras personas apasionadas e inteligentes, por lo que creemos en contratar bien y somos muy selectivos sobre quién se une a nuestro equipo. Una vez que te contratamos, invertiremos en ti y apoyaremos tu crecimiento profesional y de carrera de muchas maneras significativas. Contratamos personas supremamente inteligentes y talentosas, pero reconocemos que la inteligencia no es suficiente. Quizás más importante aún, buscamos a aquellos que también son apasionados por nuestra misión y son honestos, diligentes, colaborativos, amables con los demás y divertidos. La vida es demasiado corta para trabajar con personas que no te inspiran. Somos un lugar de trabajo transparente, donde TODOS tienen voz en la construcción de NUESTRA empresa, y donde el aprendizaje y el crecimiento están disponibles para todos en función de sus méritos, no solo de sellos en su currículum. Tan impresionantes como son algunos de los sellos en nuestros currículums, reconocemos que el talento y la pasión humana existen en todas partes y provienen de muchos orígenes, por lo que los sellos importan mucho menos que los resultados. Todos somos hacedores dedicados y altamente enérgicos, enfocados vehementemente en la ejecución porque sabemos que el mejor aprendizaje ocurre al hacer. Reconocemos que estamos creando NUESTRA EMPRESA JUNTOS, que no solo es un negocio de alto rendimiento y rápido crecimiento, sino que está cambiando la forma en que el mundo percibe la calidad del talento técnico en América Latina. Nos impulsa el gran impacto positivo que estamos logrando en los lugares donde hacemos negocios y estamos comprometidos a acelerar carreras e invertir en cientos (y esperamos miles) de ingenieros de ciencia de datos y analistas de datos altamente talentosos. En resumen, nuestro negocio se trata de personas, por lo que contratamos a las mejores personas e invertimos tanto como sea posible para que se enamoren de su trabajo, su aprendizaje y su misión. Cuando no estamos obsesionados con la ciencia de datos, nos encanta hacer música juntos, practicar deportes, jugar juegos, bailar salsa, cocinar comida deliciosa, preparar el mejor café, organizar las mejores fiestas y, en general, pasar un buen rato juntos.
Responsabilidades
- Arquitectura de cómo el agente descompone una solicitud de usuario compleja en subtareas accionables.
- Desarrollo de patrones 'Plan-and-Execute' o 'ReAct' (Reason + Act).
- Diseño de sistemas para mantener 'memoria a corto plazo' en tareas de larga duración.
- Creación de la interfaz entre el LLM y software, bases de datos o APIs externas.
- Estandarización de llamadas a funciones y ejecución de código Python en entorno sandbox.
- Implementación de manejo de errores y autocorrección.
- Construcción de frameworks de evaluación personalizados.
- Configuración de monitoreo para visualizar el 'proceso de pensamiento' del agente.
- Asegurar que el agente no 'alucine' el uso de herramientas o tome acciones no deseadas mediante guardrails y puntos de control HITL.
Habilidades
Fundamentos de ingeniería de softwareDiseño de sistemasDiseño de APIsIntegración de APIsDiseño e implementación de arquitecturas agenticFlujos de trabajo multi-agenteGestión de estadoPatrones Human-in-the-Loop (HITL)Ingeniería de prompts sistemáticaDepuración de LLMsAutenticidadColaboraciónCuriosidadExcelenciaDiversidadCrecimiento personal
Beneficios
- Participación accionaria (equity)
- Retiro anual de la empresa
- Bono educativo
- Vacaciones de invierno para toda la empresa
- Días de vacaciones pagas
- Eventos opcionales presenciales
- Planes de carrera personalizados
- Cultura de alto rendimiento