Senior Machine Learning Engineer (LLMs Knowledge Graphs)

Se busca Senior Machine Learning Engineer con enfoque en Knowledge Graphs y LLMs para unirse al equipo de Factored. El rol implica diseñar e implementar arquitecturas de grafos de conocimiento y desarrollar productos de IA para clientes.

Descripción del puesto

En Factored, estamos buscando un Ingeniero de Aprendizaje Automático Senior para unirse a nuestro equipo, con un enfoque especializado en Grafos de Conocimiento y Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Trabajará en el desarrollo de productos de Inteligencia Artificial para nuestros clientes y participará en la creación de una de las mejores inteligencias artificiales del mercado. En Factored, estamos construyendo una empresa que consideramos nuestra propia y necesitamos tus habilidades para llevarla a nuevas alturas y crear nuevas oportunidades. Responsabilidades: - Diseñar e implementar arquitecturas de grafos de conocimiento utilizando modelos de grafos de propiedades (Neo4j) o basados en RDF. - Transformar datos estructurados y semiestructurados en estructuras de grafos optimizadas y consultarlos utilizando Cypher o SPARQL. - Integrar grafos de conocimiento con LLM utilizando arquitecturas de generación aumentada por recuperación (RAG) para ofrecer información procesable. - Desarrollar APIs robustas (FastAPI) y servicios de aplicaciones para implementar análisis de intensidad de relación y lógica de recorrido de red. Requisitos: - Más de 5 años de experiencia práctica en el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. - Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o campos relacionados. - Experiencia práctica con tecnologías de grafos de conocimiento, específicamente grafos de propiedades (Neo4j) o marcos RDF. - Capacidad para consultar sistemas utilizando Cypher y/o SPARQL. - Experiencia práctica con AWS Neptune, GraphDB o Memgraph para construir grafos de conocimiento de grado de producción. - Fuertes habilidades en diseño de ontología y modelado de relaciones de entidades complejas. - Habilidades de desarrollo de Python de nivel experto para construir aplicaciones de grado empresarial. - Experiencia en la construcción de generación aumentada por recuperación (GraphRAG) y sistemas de recomendación impulsados por IA. - Fuerte conocimiento de embeddings, bases de datos vectoriales y técnicas de búsqueda semántica. - Experiencia práctica con plataformas en la nube importantes como AWS, Azure o GCP. - Experiencia trabajando con FastAPI/Flask. - Capacidad para integrar bases de datos relacionales y fuentes de datos externas diversas en un grafo unificado. - Excelentes habilidades verbales y escritas en inglés. Beneficios: - Propiedad a través de la participación en acciones. - Retiro anual de la empresa. - Bono de educación para aprendizaje continuo. - Pausa invernal para toda la empresa. - Tiempo libre pagado. - Eventos y encuentros opcionales en persona. - Mapas de ruta de carrera personalizados. - Cultura de alto rendimiento. En Factored, creemos que las personas apasionadas y 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. La gente excelente disfruta trabajando con otras personas apasionadas e inteligentes, por lo que creemos en contratar a las personas adecuadas y ser muy selectivos sobre quién se une a nuestro equipo. Una vez que te contraten, invertiremos en ti y respaldaremos tu carrera y crecimiento profesional de muchas maneras significativas. Contratamos personas que son supremamente inteligentes y talentosas, pero reconocemos que la inteligencia no es suficiente. Quizás lo más importante sea que buscamos personas que también sean apasionadas por nuestra misión y sean honestas, diligentes, colaborativas, amables con los demás y divertidas de estar cerca. La vida es demasiado corta para trabajar con personas que no te inspiran.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar arquitecturas de grafos de conocimiento
• Transformar datos estructurados y semiestructurados en estructuras de grafos optimizadas
• Integrar grafos de conocimiento con LLMs usando arquitecturas RAG
• Crear APIs sólidas y servicios de aplicaciones

Skills requeridas

Beneficios

• Participación accionarial
• Retiro anual de la empresa
• Bono de educación para aprendizaje continuo
• Día de invierno para toda la empresa
• Días de vacaciones pagados
• Eventos opcionales en persona y reuniones
• Roadmaps de carrera personalizados
• Cultura de alto rendimiento

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