Airbnb

30 sept 2026

Ingeniero Senior de Staff Machine Learning, Datos y Evaluación

Estados Unidos

United States

Traducción automática. Consulta el original.

Sobre la oportunidad

Airbnb nació en 2007 cuando dos anfitriones dieron la bienvenida a tres huéspedes a su casa de San Francisco, y desde entonces ha crecido hasta contar con más de 5 millones de anfitriones que han dado la bienvenida a más de 2 mil millones de llegadas de huéspedes en casi todos los países del mundo. Cada día, los anfitriones ofrecen estancias y experiencias únicas que permiten a los huéspedes conectar con las comunidades de una manera más auténtica.

La Comunidad a la que te unirás

La IA y el ML están en el corazón del producto de Airbnb. Desde Confianza hasta Pagos, y desde Atención al Cliente hasta Marketing, dependemos del ML para garantizar que los huéspedes y los anfitriones tengan la mejor experiencia posible con Airbnb.

El equipo Core ML es responsable de impulsar las iniciativas de Ingeniería de Asistencia de Airbnb adoptando tecnologías de IA Generativa para permitir una experiencia de servicio inteligente, escalable y excepcional. El equipo desarrolla y mejora modelos de IA, servicios de ML y herramientas, incluyendo el ajuste fino y la optimización de LLM, RAG/Búsqueda, la evaluación y automatización de pruebas de LLM, el aprendizaje basado en retroalimentación y las salvaguardas para una amplia gama de aplicaciones en Airbnb.

La riqueza de los datos de Airbnb, la complejidad de su mercado y la variedad inherente a nuestro producto significan que debemos operar en la vanguardia de la práctica de la IA. Estamos comprometidos con la innovación a largo plazo para resolver problemas complejos, y para ello necesitamos ingenieros de ML con experiencia.

La Diferencia que Harás

En este puesto de Ingeniero Senior de Staff Machine Learning, establecerás la dirección técnica y liderarás la ejecución de la evaluación de ML y el ciclo de datos de extremo a extremo que potencia la Ingeniería de Asistencia de Airbnb (por ejemplo, agentes de asistencia, resolución de problemas y herramientas). Tu trabajo definirá cómo medimos la calidad, cómo convertimos la retroalimentación en señales de aprendizaje y cómo mejoramos continuamente los modelos y productos de forma segura y eficiente. Colaborarás estrechamente con producto, ingeniería, diseño y operaciones para construir sistemas de evaluación que sean confiables, escalables y accionables, conectando métricas offline con resultados online.

Un Día Típico

Definir la estrategia de evaluación y las métricas de éxito para sistemas GenAI, alineando la evaluación offline con los resultados del negocio online y la experiencia del cliente.

Construir y escalar marcos de evaluación (conjuntos de referencia, datos sintéticos, regresiones automatizadas, calificación basada en rúbricas, LLM como juez cuando sea apropiado) con fuertes controles de sesgo, deriva y fiabilidad.

Diseñar el ciclo de datos: instrumentación, recopilación de retroalimentación, comprobaciones de calidad de datos, estrategia de etiquetado, versionado de conjuntos de datos y gobernanza para apoyar la mejora continua.

Liderar iniciativas de calidad interfuncionales en producto, operaciones e ingeniería, aportando claridad sobre lo que significa "bueno" y cómo los equipos actúan sobre los resultados de la evaluación.

Desarrollar y poner en producción pipelines para la creación de conjuntos de datos, monitorización de modelos, evaluación a escala y pruebas continuas (antes y después del despliegue).

Impulsar decisiones técnicas y arquitectura para la infraestructura de evaluación y datos, equilibrando velocidad, rigor, coste y seguridad.

Requisitos Mínimos

Formación Académica: Doctorado en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o campo técnico relacionado (o experiencia práctica equivalente).

Experiencia en la Industria: 10+ años construyendo, probando y lanzando sistemas de ML/IA de extremo a extremo; incluyendo 2+ años de experiencia con sistemas GenAI/LLM en producción.

Experiencia de Liderazgo: 5+ años liderando iniciativas técnicas grandes y ambiguas como ingeniero individual senior, influyendo en la hoja de ruta y la dirección de ingeniería/ciencia en varios equipos.

Dominio Técnico:

Profunda experiencia en metodología de evaluación (alineación offline/online, diseño de métricas, evaluación con humanos en el bucle, pruebas A/B, análisis de potencia, pruebas de regresión).

Experiencia práctica con sistemas GenAI, incluyendo orquestación, recuperación, llamadas a herramientas, memoria, etc.

Experiencia en la construcción de pipelines de datos y sistemas de calidad (flujos de trabajo de etiquetado, curación de conjuntos de datos, versionado, monitorización y gobernanza).

Sólidos fundamentos de ML y mejores prácticas (selección de modelos, entrenamiento/servicio, monitorización, fiabilidad y gestión del ciclo de vida del modelo).

Requisitos Preferentes

Sistemas de Soporte al Cliente: Experiencia aplicando ML/IA a flujos de trabajo de soporte al cliente (por ejemplo, asistencia al agente, clasificación/enrutamiento, recomendación de resolución, QA).

Infraestructura y Calidad a Escala: Experiencia en la construcción de plataformas de evaluación robustas para la validación del comportamiento del agente, seguridad/salvaguardas y mejora continua.

Práctica Ágil para IA Aplicada: Capacidad probada para llevar el trabajo de evaluación y ciclo de datos desde la incubación hasta la producción, iterando rápidamente mientras se mantiene el rigor científico.

Tu Ubicación

Este puesto es elegible para trabajo remoto en EE. UU. El puesto puede incluir trabajo ocasional en una oficina de Airbnb o asistencia a reuniones fuera de la empresa, según lo acordado con tu gerente.

Si bien el puesto es elegible para trabajo remoto, debes vivir en un estado donde Airbnb, Inc. tenga una entidad registrada. Haz clic aquí careers.airbnb.com/ para ver la lista actualizada de estados excluidos. Esta lista evoluciona continuamente, así que consulta con nosotros si el estado en el que vives está en la lista de exclusión. Si tu puesto es empleado por otra entidad de Airbnb, tu reclutador te informará de los estados desde los que eres elegible para trabajar.

Igualdad de Oportunidades de Empleo

Airbnb valora la diversidad y la pertenencia y se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades de empleo. Todas las personas que buscan empleo en Airbnb son consideradas sin distinción de raza, color, religión, origen nacional, edad, género, sexo, estado civil, ascendencia, discapacidad física o mental, condición de veterano, identidad de género, expresión de género, orientación sexual o cualquier otra característica protegida por la ley.

Acomodaciones Razonables

Estamos comprometidos a proporcionar acomodaciones razonables durante todo el proceso de reclutamiento para candidatos con discapacidades. Si necesitas ayuda o una acomodación, por favor, informa a tu reclutador una vez que te contacten sobre un puesto.

Una Nota sobre Estafas de Reclutamiento

Los estafadores a veces se hacen pasar por reclutadores de Airbnb para obtener dinero o información personal de los candidatos. Algunas cosas que siempre serán ciertas para el proceso de contratación de Airbnb: nuestras vacantes se publican en la Página de Carreras de Airbnb en careers.airbnb.com, y nuestros reclutadores se comunican solo desde direcciones de correo electrónico @airbnb.com airbnb.com o @ext.airbnb.com ext.airbnb.com.

Nuestros reclutadores nunca te pedirán tu número de Seguro Social, detalles de tu cuenta bancaria, pasaporte o información de aplicaciones de pago mientras te entrevistan. Tampoco te pediremos nunca que pagues una tarifa, envíes dinero, deposites o cobres un cheque, o compres equipo de trabajo (como un portátil de la empresa) durante el proceso de entrevista. Animamos a los candidatos a permanecer vigilantes ante estas estafas de reclutamiento y a no compartir información sensible si no crees que un individuo está realmente afiliado a Airbnb.

Cómo Cuidaremos de Ti

Nuestros títulos de trabajo pueden abarcar más de un nivel profesional. El salario base real depende de muchos factores, como: formación, habilidades transferibles, experiencia laboral, necesidades del negocio y demandas del mercado. El rango salarial base está sujeto a cambios y puede ser modificado en el futuro. Este puesto también puede ser elegible para bonificación, acciones, beneficios y créditos de viaje para empleados.

Rango Salarial

$244,000—$305,000 USD

Idiomas