Directo de la empresahace 3 días
Ingeniero Senior de Machine Learning
NineTwoThree AI Studio
Remoto · Por proyecto
Senior3+ años
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Empresa de IA, diseño y desarrollo de aplicaciones busca Ingeniero Senior de ML para unirse a su equipo global 100% remoto. El rol se enfoca en la aplicación práctica de IA y LLMs para clientes.
Por qué aplicar
Si sos un Ingeniero de ML con ganas de aplicar IA y LLMs en proyectos reales para clientes, este puesto remoto en un equipo global es para vos. Sumate a una empresa reconocida por su trabajo con marcas importantes y startups.
Descripción del puesto
100% remoto | Equipo global | Jornada completa NineTwoThree AI Studio es una firma líder en diseño de productos, ingeniería y marketing, especializada en aplicaciones personalizadas de IA, web y móviles para marcas establecidas y startups financiadas. Tenemos sede en Massachusetts, pero contamos con personal estadounidense y europeo y una cultura remota sólida y colaborativa. Somos un equipo al que le encanta hacer un buen trabajo con gente genial. Nuestro tamaño relativamente pequeño nos mantiene ágiles y dinámicos. La riqueza de conocimientos, experiencia y talento, junto con recetas probadas y mejores prácticas, nos permite encontrar oportunidades para ayudar a que nuevos productos tengan éxito. Con un portafolio de más de 150 productos lanzados en 13 años, NineTwoThree ha sido reconocida como una agencia de IA líder en EE. UU., obteniendo reconocimientos como la inclusión en la lista Inc. 5000 durante cuatro años consecutivos y siendo nombrada entre las 50 principales firmas de IA junto a líderes de la industria como Microsoft, NVIDIA e IBM. Hemos desarrollado tecnología de IA y ML para grandes marcas como Consumer Reports, FanDuel y Nara, así como para startups en legal tech, logística, educación y más. **Resumen del rol** Como Ingeniero Senior de ML en NineTwoThree AI Studio, te encontrarás en la intersección de la ingeniería de software de grado de producción, el procesamiento avanzado del lenguaje natural y la entrega al cliente. Creamos sistemas de IA personalizados y de alto impacto para marcas y startups en diversas industrias (como salud, logística y fintech). En lugar de investigación académica aislada, este rol exige un constructor con mentalidad de producto. Diseñarás, optimizarás y desplegarás aplicaciones robustas de LLM, análisis predictivos personalizados y flujos de trabajo de agentes directamente en los ecosistemas de software de nuestros clientes, asumiendo la propiedad absoluta de las funcionalidades desde el prototipo hasta la producción. **Stack tecnológico** - **Frameworks y Arquitectura Principales:** Modelos Transformer, APIs modernas de LLM (Anthropic Claude, OpenAI, AWS Bedrock, etc.), LLMs de código abierto. - **Orquestación y Diseño de Agentes:** Experiencia en el diseño de flujos de trabajo de LLM, sistemas de agentes o pipelines de recuperación utilizando frameworks como Langchain, LangGraph, LlamaIndex o enfoques equivalentes. - **Datos y Búsqueda:** Bases de datos vectoriales (Pinecone, pgvector, Milvus, Qdrant, etc.), SQL y pipelines de ingeniería de datos. - **ML Tradicional:** Aprendizaje supervisado y no supervisado (Clasificación, Regresión, Detección de Anomalías). - **Nube e Infraestructura:** AWS (Lambda, SageMaker, Bedrock, EC2) y pipelines modernos de DevOps/reentrenamiento. - **Lenguajes:** Python de grado de producción. **Responsabilidades** - **Arquitectar y Construir Funcionalidades de IA:** Diseñar e implementar soluciones robustas de ML clásico y IA generativa, logrando el equilibrio adecuado entre arquitecturas de agentes autónomos y pipelines deterministas. - **Evaluar:** Diseñar y mantener marcos de evaluación para medir la calidad, confiabilidad, seguridad e impacto comercial de la IA antes y después del despliegue. - **Integrar y Desplegar:** Colaborar estrechamente con desarrolladores full-stack y DevOps para integrar sin problemas las capacidades de IA en las aplicaciones web y móviles de los clientes utilizando arquitectura serverless (ej. AWS Lambda) o endpoints de API. - **Optimizar para Producción:** Refinar prompts, instrucciones del sistema y estrategias de chunking para equilibrar precisión, latencia, consumo de tokens y privacidad de datos. - **Análisis Predictivo Tradicional:** Limpiar y procesar datos de clientes no estructurados o históricos para entrenar/ajustar algoritmos personalizados para problemas comerciales específicos (como pronósticos, clasificación o detección de anomalías). - **Colaborar y Comunicar:** Participar activamente en sesiones de descubrimiento con clientes, traducir requisitos comerciales ambiguos en alcances técnicos viables y presentar prototipos directamente a los equipos de stakeholders. - **Mantener la Excelencia en Ingeniería:** Participar en revisiones de código constructivas, implementar patrones de validación rigurosos para probar los resultados de la IA y contribuir con plantillas o runbooks a nuestra base de conocimiento interna de IA. **Experiencia Técnica** - **Trayectoria Comprobada:** Más de 3 años de experiencia en ingeniería de software con un fuerte enfoque en machine learning y procesamiento del lenguaje natural. - **Dominio de LLM e IA Generativa:** Comprensión profunda de las arquitecturas modernas de LLM, la mecánica de la ventana de contexto, las técnicas de búsqueda semántica y las limitaciones de los sistemas generativos. Capacidad para identificar cuándo una solución determinista es preferible a una solución basada en LLM o agentes. - **Experiencia en Producción:** Experiencia en la construcción y operación de sistemas de IA en producción, incluyendo monitoreo, evaluación, depuración y mejora iterativa. - **Experiencia en Evaluación:** Comprensión de las metodologías de evaluación para sistemas basados en LLM, incluyendo la calidad de la recuperación, la detección de alucinaciones y la medición del rendimiento específico de la tarea. Capacidad para razonar sobre las compensaciones entre calidad, latencia, costo, confiabilidad y complejidad de ingeniería. - **Dominio de Python y SQL:** Habilidades excepcionales de codificación en Python y capacidad para consultar, limpiar y estructurar datos de manera eficiente. - **Infraestructura en la Nube:** Experiencia práctica en el despliegue de servicios de ML o API dentro de ecosistemas en la nube, preferiblemente AWS. - **Propiedad:** Comodidad asumiendo la propiedad de problemas ambiguos desde el descubrimiento inicial hasta el despliegue en producción y el soporte continuo. **Capacidades de Producto y Equipo** - **De la Ambigüedad a la Ejecución:** Capacidad para integrarse en un vertical de industria completamente nuevo, comprender sus restricciones de datos y lanzar un proof-of-concept funcional en pocas semanas. - **La Mentalidad del "Ingeniero de Producto":** Pasión por ver los proyectos completados y comprender por qué algo se está construyendo desde el punto de vista del valor comercial, no solo qué se está construyendo. - **Comunicación:** Inglés fluido escrito y hablado. Comodidad interactuando con stakeholders del cliente y desglosando flujos de trabajo técnicos en conceptos claros. - **Adaptabilidad:** Ganas de experimentar y evaluar herramientas de desarrollo de IA, modelos y frameworks emergentes rápidamente. - **Educación:** Título de Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Ciencia de Datos o un campo relacionado (o experiencia práctica equivalente). **Lo que ofrecemos** - Vacaciones anuales pagas: 20 días libres al año durante los primeros 3 años, aumentando a 25 días en años posteriores. - Licencia por enfermedad paga, 10 feriados nacionales y 2 días libres de la empresa. - Presupuesto para bienestar. - Subsidio de seguro médico. - Licencia de maternidad/paternidad. - Reembolso de gastos para cursos y certificaciones de desarrollo profesional (hasta el 100% de acuerdo con el Gerente). - Hardware según necesidades comerciales. - Fuerte cultura de ingeniería positiva, un equipo unido de profesionales con buen sentido del humor. **¿Cuál es el proceso?** Valoramos tu tiempo y el nuestro, y hacemos que el proceso sea rápido y fácil. Nuestro proceso de entrevista consta de los siguientes pasos: una breve entrevista con RR. HH., una segunda entrevista técnica con Ingeniero de ML y CTO (opcional), una tercera entrevista de live-coding, Oferta.
Responsabilidades
- Diseñar e implementar soluciones de ML clásico y IA generativa
- Evaluar la calidad, confiabilidad, seguridad e impacto de la IA
- Integrar capacidades de IA en aplicaciones de clientes
- Optimizar para producción (precisión, latencia, consumo de tokens, privacidad)
- Entrenar/fine-tune algoritmos para problemas de negocio específicos
- Colaborar y comunicar con stakeholders
- Mantener la excelencia en ingeniería
- Participar en revisiones de código
- Implementar patrones de validación rigurosos
- Contribuir a la base de conocimiento interna de IA
Habilidades
Diseño de LLM workflowsDiseño de sistemas agenticDiseño de pipelines de retrievalOptimización de promptsOptimización de system instructionsOptimización de chunking strategiesAnálisis predictivoLimpieza y procesamiento de datosEntrenamiento/fine-tuning de algoritmosColaboración con desarrolladores full-stackColaboración con DevOpsIntegración de IA en aplicaciones web y móvilesParticipación en sesiones de descubrimiento con clientesTraducción de requerimientos de negocio a scopes técnicosDemostración de prototiposRevisiones de códigoPatrones de validación rigurosaContribución a bases de conocimiento internasGestión de la propiedad de featuresComunicación con stakeholdersProduct-minded builderOwnershipProduct Engineer MindsetAdaptabilityCommunicationCollaboration
Beneficios
- 20-25 días de vacaciones anuales
- 10 días de enfermedad pagos
- 10 feriados nacionales
- 2 días libres de la empresa
- Presupuesto de bienestar
- Subsidio de seguro médico
- Licencia de maternidad/paternidad
- Reembolso de gastos de desarrollo profesional
- Hardware según necesidades
- Cultura de ingeniería positiva
- Equipo unido de profesionales