Afresh

12 oct 2026

Ingeniero/a de Soporte Senior I

Estados Unidos

United States

PythonSQL

Traducción automática. Consulta el original.

Sobre el Puesto

Afresh, la plataforma de IA para la distribución de alimentos, comenzó abordando el problema más complejo de la industria: los productos frescos, y ha evolucionado hasta convertirse en la plataforma de IA central para los distribuidores.

Al aprovechar IA patentada diseñada para entornos de alta volatilidad, empoderamos a socios como Albertsons, Meijer y Wakefern para que tomen decisiones más inteligentes en toda su empresa.

Tras un crecimiento récord de ingresos del 70%% en 2025, hemos escalado a 6 soluciones de nivel empresarial, con soluciones implementadas en más del 10% del mercado de distribución de alimentos de EE. UU. Nuestra plataforma ahora orquesta miles de millones de decisiones desde el piso de la tienda hasta el centro de distribución y evitó más de 200 millones de libras de desperdicio de alimentos solo el año pasado.

Si buscas un puesto en el que tu trabajo se traduzca directamente en una escala masiva y un bien social, y quieres formar parte del equipo que define cómo come el mundo, no hay mejor momento para unirte a nosotros.

Al aprovechar IA patentada diseñada para entornos de alta volatilidad, empoderamos a socios como Albertsons, Meijer y Wakefern para que tomen decisiones más inteligentes en toda su empresa.

Como Ingeniero/a de Soporte Principal en Afresh, eres la persona que entiende cómo se comporta nuestra plataforma para nuestros socios distribuidores. Tienes una profunda experiencia en soporte técnico, soluciones o ingeniería de datos, te comunicas con la misma claridad tanto con un director de tienda como con un ingeniero staff, y te entusiasma reducir el desperdicio de alimentos frescos en la industria de la distribución.

Qué Harás

El Soporte de Ingeniería es el brazo de investigación técnica compleja de nuestra organización de Soporte — la última parada para las escalaciones internas para resolver problemas que afectan a los clientes en todos los productos de Afresh. Serás responsable de las escalaciones complejas que otros no pueden resolver y luego trabajarás para eliminar o minimizar su recurrencia futura; cuantificando el impacto, creando herramientas y flujos de trabajo de IA agentiva para desviar el volumen futuro, y luego impulsando proactivamente los esfuerzos interfuncionales para eliminar la causa raíz.

Este es un puesto senior de contribuidor individual, y el alcance de este rol es deliberadamente amplio. Se te asignarán objetivos en lugar de tareas y se espera que desarrolles rápida y autónomamente una profunda experiencia en nuestros productos y en las complejas relaciones de datos detrás de ellos. Serás responsable y liderarás iniciativas de principio a fin, generando influencia y alineación con otros equipos para lograr tus objetivos.

Una semana típica podría implicar la creación de un flujo de trabajo de soporte de IA agentiva en Stylo, el envío de una habilidad de Claude que permita al Soporte de Nivel 1 resolver problemas con una nueva funcionalidad del producto, la coordinación de una investigación de todo el equipo sobre problemas de datos en 200 productos, y luego la presentación del análisis de causa raíz y el impacto medido de esa investigación a los líderes de Producto e Ingeniería de Datos. Específicamente, tú:

Serás responsable de nuestras escalaciones más complejas de principio a fin: defectos de mapeo de datos, anomalías en recomendaciones y pronósticos, y fallos en la integración o en los flujos de datos.

Identificarás y liderarás grandes iniciativas que generen un impacto crítico contra los OKR a nivel de departamento, como aumentar nuestra tasa de desvío de tickets, reducir el tiempo medio de gestión o reducir las escalaciones a equipos interfuncionales. Trabajarás de forma autónoma: definiendo el alcance del trabajo tú mismo, estableciendo qué significa el éxito y comunicando el progreso y los bloqueos sin que se te pida.

Definirás y reportarás los números que demuestran el impacto: la línea base antes de construir, la cuantificación después, y la publicación en una cadencia regular en los canales donde los equipos y líderes apropiados puedan verlo.

Crearás las herramientas que eliminan el trabajo: SQL y Python, paneles y cuadernos de Databricks y Looker, flujos de trabajo de Stylo, habilidades de Claude y Cowork, y automatizaciones ligeras que quitan el esfuerzo manual al Soporte de Nivel 1 y a Operaciones.

Impulsarás el cambio interfuncional con equipos que no reportan a ti, asociándote con Ingeniería de Soluciones, Ingeniería de Datos, Ingeniería de Producto y Operaciones para arreglar los sistemas que generan volumen de tickets — asegurando la propiedad compartida, manteniendo una cadencia de comunicación regular y elevando las banderas visiblemente cuando el progreso se estanca.

Multiplicarás el equipo en lugar de absorber su trabajo más difícil: mentorizarás a ingenieros de Nivel 1 y Nivel 2, liderarás la formación y escribirás los manuales y la documentación de fuente de verdad que permitan a otros resolver lo que hoy solo tú puedes resolver.

Sé visible fuera de Soporte — presenta en Demostraciones Técnicas, publica actualizaciones basadas en datos en canales de toda la empresa, únete a revisiones de cuentas y representa a Soporte en foros interfuncionales.

Domina el comportamiento específico del socio en nuestros minoristas y sus enseñas, y actúa como punto de escalada cuando una decisión de juicio deba llegar a Producto, Ingeniería o directamente al cliente.

Qué Te Hará un/a Gran Candidato/a

Los siguientes puntos representan los atributos que nuestro candidato ideal posee. Animamos a todos los candidatos altamente cualificados a postularse, incluso si no cumplen todos los criterios enumerados.

+5 años de experiencia en ingeniería de soporte técnico, ingeniería de soluciones, ingeniería de datos o un puesto comparable donde hayas sido personalmente responsable del análisis de causa raíz en datos de producción.

SQL avanzado. Razonas cómodamente sobre uniones entre conjuntos de datos grandes e imperfectos, y validas los hallazgos contra la fuente autorizada en lugar de la tabla más conveniente.

Capacidad demostrada para liderar iniciativas interfuncionales complejas de principio a fin y llevarlas a cabo — incluyendo las partes incómodas: obtener compromisos de otros equipos, absorber fricciones y llegar a una decisión.

Instinto de medición. Defines el éxito numéricamente antes de empezar, y hablas de resultados en lugar de actividad.

Competencia en la creación con herramientas de IA como Claude u otras plataformas agentivas, junto con un juicio sólido sobre dónde se puede confiar en la automatización y dónde no.

Capacidad de scripting en Python o similar para automatizar la investigación y el trabajo con datos.

Comunicación escrita clara y tranquila, y el instinto de enseñar en lugar de corregir al ayudar a compañeros menos experimentados.

Comodidad con la ambigüedad y una preferencia por entregar una solución imperfecta e iterativa en lugar de esperar una completa.

Autodirección. Buscas tus propias respuestas, estableces tus propios hitos y no necesitas supervisión para progresar.

A tener en cuenta

Conocimiento del dominio de distribución, venta minorista o cadena de suministro — la familiaridad práctica con operaciones de pedido, reposición, surtido o departamentos de productos frescos es una ventaja significativa.

Experiencia con Databricks, Zendesk, Stylo o plataformas de automatización de flujos de trabajo.

Experiencia en el soporte de productos impulsados por ML, y la capacidad de distinguir si una anomalía se origina en las entradas de datos, el comportamiento del modelo o la lógica de la aplicación.

Un historial de mentoría a ingenieros y de elevación del nivel técnico de un equipo.

Rango salarial en EE. UU.: $130k a $195k + acciones significativas en etapa temprana y beneficios.

Afresh proporciona igualdad de oportunidades de empleo (EEO) a todos los empleados y solicitantes de empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, origen nacional, edad, discapacidad, genética, orientación sexual, identidad/expresión de género, estado civil, embarazo o condición relacionada, o cualquier otra base protegida por la ley.

Aquí en Afresh, muchos de nuestros empleados trabajan de forma remota siempre que residan en uno de los siguientes estados: AL, AR, CA, CO, FL, GA, IL, KY, MA, MI, MT, MO, NV, NJ, NY, NC, OR, PA, TX, WA, UT, VA, WI.

Por Qué Te Encantará Trabajar en Afresh

En Afresh, nuestra misión de eliminar el desperdicio de alimentos comienza invirtiendo en nuestra gente. Proporcionamos un sistema de apoyo integral diseñado para ayudarte a hacer tu mejor trabajo manteniendo una vida sana y equilibrada.

Salud y Bienestar Integrales: Cobertura médica, dental y de visión integral para ti y tu familia, con la mayoría de las primas cubiertas por Afresh. También proporcionamos apoyo dedicado a la salud mental y servicios de asesoramiento.

Invertimos en Tu Futuro: Salario base competitivo, acciones significativas (empleados en EE. UU.) y un programa de 401(k) con una generosa contrapartida de la empresa.

Espacio de Trabajo Flexible y Moderno: Ya sea que trabajes desde casa o desde una oficina local, apoyamos tu configuración con un subsidio para oficina en casa y "Vales de Coworking" para acceso a espacios de trabajo flexibles.

Cultura Obsesionada con el Crecimiento: Creemos en el aprendizaje continuo. Cada empleado recibe un presupuesto anual de desarrollo profesional para dominar nuevas habilidades y hacer crecer su carrera en Afresh.

Subsidios Mensuales Holísticos: Más allá de tu sueldo, proporcionamos subsidios mensuales para "Mejora" (bienestar/estilo de vida) y telecomunicaciones para asegurar que tengas lo que necesitas para prosperar.

Tiempo para Recargar: Tiempo libre pagado flexible para tomar el tiempo que necesites para recargar.

*Los empleados a tiempo completo en EE. UU. son elegibles para estos beneficios.

Sobre Afresh

Fundada en 2017, Afresh está utilizando IA para abordar la solución número 1 para frenar el cambio climático: reducir el desperdicio de alimentos. Al construir IA específicamente para las complejidades de la distribución de alimentos — desde el perímetro de productos frescos hasta el centro de la tienda — ayudamos a los distribuidores a minimizar el desperdicio y maximizar las ventas.

Afresh se encuentra en una increíble intersección de impacto social positivo, crecimiento financiero vertiginoso y tecnología de vanguardia. Nuestra investigación de IA de primer nivel ha sido publicada en las principales revistas, incluyendo ICML, y nuestros inversores incluyen Just Climate de Al Gore, el ex CEO de Whole Foods Market Walter Robb, y Innovation Endeavors de Eric Schmidt.

La distribución de alimentos es el pasado, presente y futuro de nuestro sistema alimentario — el desperdicio que creamos hoy impactará nuestro planeta durante años. Únete a nosotros mientras continuamos construyendo un equipo vibrante, diverso e inclusivo que encarna los valores de nuestra empresa de proactividad, amabilidad, franqueza y humildad.

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