Bjak

Ingeniero Backend, IA (Sistemas de Agentes)

PythonSQLDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.

Sobre ActAI

Hoy en día, más de 5 mil millones de usuarios utilizan aplicaciones básicas como correo electrónico, notas, tareas y calendario, que no son nativas de IA. Nuestra misión es crear aplicaciones proactivas para cualquier persona en el mundo, que no esté acostumbrada a indicaciones complejas. Nuestro objetivo es aportar inteligencia a las conversaciones, recados, organización y flujos de trabajo, con indicaciones mínimas o nulas.

Nuestra primera aplicación es una app de comunicación móvil centrada en agentes. Creemos que la creación de aplicaciones que los usuarios utilizan a diario para la comunicación, coordinación y colaboración ayudará a integrar la IA en sus vidas. El efecto neto es eliminar la desinformación, lograr bajos costes de coordinación, permitir tareas y colaboración de alta calidad a escala con indicaciones mínimas o escasas.

Puesto

Como Ingeniero Backend, IA, serás responsable de la capa de inferencia y orquestación que potencia cada interacción de IA en el producto. Tu trabajo se situará entre los modelos y los usuarios, donde la latencia, la corrección, la fiabilidad y el coste impactan directamente en la experiencia del mundo real.

Cómo trabajamos

Los mejores productos del mundo actual fueron creados por equipos pequeños y de talla mundial. Somos un equipo de alta densidad de talento y práctico. Tomamos decisiones colectivamente, nos movemos a gran velocidad, logrando un equilibrio entre lanzar trabajo de alta calidad y aprender. Unirse a nuestro equipo requiere la capacidad de aportar estructura, ejercer criterio y ejecutar de forma independiente. Nuestro objetivo es poner en manos de nuestros usuarios un producto verdaderamente mágico.

Enfoque

Construirás y operarás sistemas de producción que convierten la capacidad del modelo en APIs rápidas, estables y observables utilizadas en clientes móviles y de escritorio.

  1. Construir y operar sistemas backend que sirvan funcionalidades impulsadas por IA en producción.
  1. Diseñar pipelines de inferencia, capas de orquestación y límites de servicio en torno a los modelos.
  1. Gestionar preocupaciones de producción: monitorización, registro, alertas y respuesta a incidentes.
  1. Optimizar la latencia y el rendimiento a través de la inferencia, el almacenamiento en caché, la agrupación y la transmisión.

Experiencias ideales

  1. Sólidos fundamentos de ingeniería backend en entornos de producción.
  1. Experiencia en la ejecución de servicios de alto rendimiento y baja latencia.
  1. Familiaridad con patrones de inferencia de IA (LLMs, embeddings, multimodal).
  1. Comodidad depurando sistemas distribuidos bajo carga.
  1. Tendencia a lanzar y aprender del comportamiento en producción.

Pila tecnológica

  1. Python
  1. NodeJs
  1. Pytorch
  1. OpenAI / Anthropic / LLMs de código abierto
  1. SQl y noSQL
  1. Kubernetes
  1. Docker

Resultados

  1. Los sistemas Backend funcionan de forma fiable a escala, gestionando el tráfico de IA en producción con baja latencia y alto rendimiento.
  1. Las APIs son estables, claras y admiten una integración fluida con sistemas frontend y de ML.
  1. Los incidentes de producción se detectan, diagnostican y resuelven rápidamente, minimizando el impacto en el usuario.
  1. Las mejoras iterativas basadas en el uso real aumentan continuamente el rendimiento y la fiabilidad del sistema.

Proceso de entrevista

Si parece haber una coincidencia, nos pondremos en contacto para programar 3, pero no más de 4 entrevistas.

Las solicitudes son evaluadas por los miembros de nuestro equipo técnico. Las entrevistas se realizarán a través de reuniones virtuales y/o presenciales.

Valoramos la transparencia y la eficiencia, por lo que esperamos una decisión rápida. Si ha demostrado las habilidades y la mentalidad excepcionales que buscamos, extenderemos una oferta para unirse a nosotros. Esto no es solo una oferta de trabajo; es una invitación a formar parte de un equipo que está aportando IA para obtener beneficios prácticos a miles de millones de personas en todo el mundo.

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