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Nacre Capital
Ingeniero Senior de IA, Agentes
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Sobre EveryWatch
EveryWatch es la fuente de datos más grande y confiable del mercado de relojes de segunda mano. Fundada por un grupo de amantes de los relojes, EveryWatch se creó en respuesta a la creciente popularidad de los relojes de lujo, con el objetivo de aportar una transparencia y una visión sin precedentes al mercado de relojes. La primera plataforma de su tipo, EveryWatch combina todos los aspectos del mundo de los relojes bajo un mismo techo: un destino único para coleccionistas, vendedores y entusiastas de relojes.
Descripción del puesto
Buscamos un Ingeniero Senior de IA, Agentes, un Arquitecto de Agentes que será responsable de diseñar, construir y escalar soluciones impulsadas por IA en EveryWatch. Trabajando en estrecha colaboración con nuestros equipos de ingeniería, producto, ventas y datos, identificarán oportunidades donde la IA y los LLMs puedan automatizar procesos complejos, mejorar la toma de decisiones y crear nuevas capacidades para nuestros usuarios y equipos internos.
Este es un puesto muy práctico para alguien que combine sólidas habilidades de ingeniería en Python y LLM con una mentalidad creativa y proactiva. No se le entregará simplemente un plan de acción. Se espera que comprenda cómo opera el negocio, identifique dónde la IA puede marcar una diferencia significativa, proponga nuevas soluciones y las lleve desde la idea hasta la producción.
Nuestro trabajo actual en IA, incluido WatchChat, proporciona una base sobre la cual construir. La oportunidad ahora es expandir esa base a un ecosistema más amplio de agentes inteligentes que puedan trabajar con los datos únicos del mercado de relojes de EveryWatch y dar soporte a coleccionistas, distribuidores, equipos de ventas, operaciones de datos e ingeniería.
En resumen, buscamos a alguien que no solo pregunte: "¿Qué podemos construir?", sino "¿Qué deberíamos construir?"
Lo que harás en realidad
- Inventar el plan de acción de los agentes. Sentarse con ventas, datos y producto, encontrar el trabajo experto repetitivo y volver con una lista clasificada de agentes que valga la pena construir, con una visión real de la viabilidad, el costo y el impacto. Este es el núcleo del trabajo, y no termina después del primer trimestre.
- Construirlos tú mismo. Eres práctico. Diseñas la arquitectura y escribes el código: herramientas, bucles, subagentes, memoria, estado, evaluación. No un redactor de especificaciones con un equipo debajo.
- Ser propietario de la plataforma bajo los agentes. Cada nuevo agente debe ser más barato de construir que el anterior: capa de herramientas compartida sobre los datos de EverWatch (precios, subastas, listados, referencias, carteras), una superficie MCP sobre nuestro backend existente, memoria compartida, rastreo y un sistema de evaluación reutilizable.
- Fortalecer WatchChat junto con nosotros. Estado y memoria multivuelta, latencia, costo, fiabilidad de las llamadas a herramientas, puertas de regresión. Está en producción y debe seguir siéndolo.
- Hacer que la calidad sea medible. Conjuntos de datos multivuelta de referencia, verificadores programáticos para la corrección de herramientas/argumentos, LLM como juez en conjuntos de prueba. Si no podemos medir un agente, no lo enviamos.
- Tratar el costo y la latencia como restricciones de diseño. Modelos baratos para enrutamiento e intención, modelos potentes donde se ganan su valor; presupuestos de contexto, almacenamiento en caché y, donde sea rentable, ajuste fino (SFT/LoRA en trayectorias de producción curadas) en lugar de prompts cada vez más grandes.
Lo que buscamos
Tres cosas, y no renunciaremos a ninguna de ellas:
- Creativo. Generas ideas de agentes que el negocio no había considerado, y puedes distinguir entre una que funcionará y una que se ve bien en una demostración. Empiezas por un caso de uso, no por un framework.
- Arquitecto sólido. Puedes diseñar una plataforma de agentes que siga en pie dentro de cinco años: estado, memoria, límites de herramientas, descomposición de subagentes, evaluación, modos de fallo, costo. Se te pedirá que critiques nuestra arquitectura actual en la entrevista, y esperamos que encuentres cosas.
- Muy práctico. Entregas. Profunda experiencia en producción, escribiendo el código tú mismo, a ritmo.
Imprescindible
- + de 6 años entregando software de producción, de los cuales + de 2 en sistemas de LLM que usuarios reales utilizaron.
- Profundidad real en agentes: bucles ReAct o equivalentes, llamadas a herramientas/funciones, planificadores, estado y puntos de control, memoria a largo plazo, pasos HITL, streaming. No "Llamé a la API de OpenAI."
- Experiencia práctica con LangGraph (o un argumento sólido para algo mejor) más una pila de rastreo/observabilidad: LangSmith, Langfuse o similar.
- Python en producción: FastAPI, procesamiento de trabajos asíncronos, límites de servicios limpios.
- RAG bien hecho: recuperación + reordenación + juicio de relevancia, y evaluación honesta de los tres.
- Evaluación como hábito, no como ocurrencia tardía (RAGAS/DeepEval/GEVAL, LLM como juez, pass@k).
- Experiencia en producción en la nube: AWS (Bedrock, SQS, EC2/EKS, S3) o equivalente, con Docker y CI/CD.
- La columna vertebral nos resiste. Queremos explícitamente a alguien que pregunte "¿por qué lo construiste así?"
Agradable tener
- Post-entrenamiento de LLM: SFT con LoRA/QLoRA, métodos de preferencia/RL, diseño de recompensas y verificadores.
- Agentes de voz (LiveKit/Pipecat o similar), o trabajo de visión-lenguaje.
- Orquestación multiagente e integraciones MCP.
- Texto a SQL sobre un esquema de producción real y desordenado.
- Agentes de generación de informes/documentos: salida estructurada, con fuentes, lista para el cliente.
- Barreras de seguridad, manejo de PII, detección de alucinaciones, puntuación de riesgos.
- Interés en relojes, coleccionables o datos de mercado. No es obligatorio: la curiosidad por el dominio sí lo es.
Lo que obtienes
- Propiedad de toda la capa de agentes de EverWatch, y el plan de acción para la misma, no una esquina de la de otra persona.
- Un conjunto de datos que no existe en ningún otro lugar, y usuarios a los que les importa si la respuesta es correcta.
- Línea directa con el CTO; decisiones en días, no en trimestres.
- Presupuesto para modelos, herramientas y los agentes de codificación con los que deseas trabajar.
- Compensación competitiva, remoto primero.
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