Gray Swan AI

29 sept 2026

Ingeniero de Machine Learning

Estados Unidos

Pittsburgh, Pennsylvania, United States

PythonAWSGCPC++

Traducción automática. Consulta el original.

Sobre Gray Swan

Gray Swan tiene la misión de capacitar al mundo para usar la IA de forma segura y protegida. Evaluamos modelos de IA para los principales laboratorios de vanguardia, al mismo tiempo que creamos agentes de detección de amenazas en tiempo real y de "red teaming" adversario adaptativo para los equipos que implementan IA.

Somos un equipo de aproximadamente 50 personas, bien financiados y en rápido crecimiento. Nuestro trabajo influye directamente en cómo el mundo implementa agentes y sistemas de IA a escala.

Más información sobre cómo trabajamos.

El Puesto

Como Ingeniero de Machine Learning en Gray Swan AI, desempeñarás un papel fundamental en la configuración del futuro de las soluciones de seguridad de IA.

La investigación en Gray Swan AI está estrechamente ligada al impacto en el mundo real. La seguridad de la IA no es un problema resuelto, y este puesto es una mezcla de investigación aplicada y construcción de sistemas: desarrollar nuevos enfoques para pruebas adversarias, evaluación de modelos e inferencia robusta que informan directamente sobre cómo se implementan de forma segura los sistemas de IA en la práctica. Trabajarás en la frontera entre la investigación y la producción, traduciendo ideas novedosas en sistemas de IA escalables que resistan la presión adversaria.

Tu experiencia en arquitecturas de deep learning de última generación, sistemas distribuidos y computación paralela te permitirá abordar desafíos complejos asociados con modelos intensivos en recursos. Serás responsable de avanzar en nuestras metodologías para controlar, monitorizar y analizar estos modelos, asegurando que cumplan con las rigurosas demandas de los entornos de producción.

¡Únete a Gray Swan AI para trabajar junto a mentes líderes en seguridad de IA y aplicar tu profundidad técnica a problemas que realmente importan!

Qué Harás

Liderar el diseño, desarrollo e implementación de modelos avanzados de machine learning para mejorar el rendimiento y la escalabilidad del sistema.

Abordar desafíos complejos asociados con modelos intensivos en recursos utilizando sistemas distribuidos y computación paralela.

Avanzar en las metodologías para controlar, monitorizar y analizar modelos de machine learning en entornos de producción.

Desarrollar nuevos enfoques para pruebas adversarias, evaluación de modelos e inferencia robusta.

Traducir ideas de investigación en sistemas de IA escalables implementados en entornos adversarios del mundo real.

Trabajar estrechamente con equipos multifuncionales para garantizar que los resultados de la investigación informen los sistemas de producción.

Quién Eres

Educación

Se requiere título de Grado en Informática, Machine Learning, Ingeniería o un campo técnico relacionado.

Experiencia

Experiencia en la construcción e implementación de modelos y sistemas de machine learning.

Experiencia demostrada en el diseño, entrenamiento e implementación de modelos de deep learning con frameworks como PyTorch.

Sólida experiencia en programación en Python y C++ (preferible).

Experiencia práctica en el desarrollo de pipelines escalables de machine learning y su integración con infraestructura en la nube (por ejemplo, AWS, GCP, Azure).

Experiencia en la realización de investigación de ML, incluyendo la construcción de sistemas prototipo de investigación, diseño de experimentos, análisis empírico de resultados y comunicación de resultados a través de publicaciones.

Habilidades Técnicas Clave

Conocimiento profundo de arquitecturas de redes neuronales, incluyendo modelos de secuencias, transformers y otros enfoques de última generación.

Sólidas habilidades algorítmicas para la resolución de problemas y conocimiento exhaustivo de la teoría de ML y técnicas de optimización.

Dominio en preprocesamiento de datos, transformación y manejo de conjuntos de datos multimodales a gran escala.

Prosperarás Aquí Si

Te entusiasma genuinamente la intersección de la investigación y la ingeniería, y quieres tanto desarrollar nuevas ideas de seguridad de IA como verlas funcionando en sistemas reales.

Te motiva el impacto en el mundo real y quieres que tu trabajo influya directamente en cómo las principales empresas de IA implementan modelos ahora mismo (trabajamos con muchos de los laboratorios de IA líderes).

Estás deseoso de profundizar tu experiencia en seguridad de IA trabajando junto a un equipo que incluye a algunos de los pensadores más respetados e influyentes del campo.

Prosperas en un entorno de startup dinámico y de ritmo rápido donde se espera la ambigüedad.

Aportas sólidas habilidades de colaboración y resolución de problemas, con un enfoque en impulsar un impacto significativo y duradero.

A valorar: experiencia con métodos modernos de ML como LLMs (entrenamiento, ajuste fino y/o análisis), pipelines de generación de datos sintéticos y trabajo en seguridad de IA o ciberseguridad.

Puntos Extra Si Tienes

Experiencia con prácticas de seguridad de IA como validación de modelos, pruebas de robustez y monitorización continua de incidentes de seguridad y protección durante la implementación.

Experiencia con evaluaciones de seguridad y ciberseguridad de IA y pruebas adversarias.

Compensación y Beneficios

Ofrecemos un paquete de compensación competitivo diseñado para recompensar el impacto e incentivar el crecimiento. Nuestra filosofía de compensación se basa en nuestra valoración actual y datos recientes de la industria.

Salario: $160-257k, dependiendo del nivel, más bonificación basada en el rendimiento y un paquete de acciones competitivo.

Beneficios

401k con hasta un 4% de aportación equivalente.

28 días de permiso anual (vacaciones + festivos).

Cobertura médica, dental y de visión.

Comidas de catering (oficina de Pittsburgh).

Acuerdos de trabajo flexibles.

Patrocinio de visado disponible para candidatos excepcionales.

Proceso de Entrevista Típico

🔎 Revisión de la solicitud. Leemos todo; responderemos en un plazo de 10 días.

🗣 Cribado de Reclutador. Aprendemos sobre ti; tú aprendes sobre nosotros.

🧑‍💻 Entrevista Técnica o Entrevista con el Gerente de Contratación.

💻 Evaluación relacionada con el puesto.

🗣 Entrevista de Experiencia y Cultura.

😇 Comprobación de referencias. Nos pondremos en contacto con 3-5 referencias que proporciones.

📃 Oferta. Si es mutuo, nos movemos rápido.

Idiomas

Ingeniero de Machine Learning

Sobre Gray Swan

El Puesto

Qué Harás

Quién Eres

Educación

Experiencia

Habilidades Técnicas Clave

Prosperarás Aquí Si

Puntos Extra Si Tienes

Compensación y Beneficios

Beneficios

Proceso de Entrevista Típico

Tu próximo empleoya está buscándote.

Más oportunidades con un solo perfil

Sigue explorando

Administrador de Service Desk

Consultor Técnico de Servicios Gestionados de RR. HH. en ServiceNow

Técnico de Service Desk