Brasil
Pentera
NineTwoThree AI Studio
Ingeniero/a Senior de ML (IA Aplicada)
RemotoBrasil
Brazil
PythonSQLAWS
Traducción automática. Consulta el original.
¿Cuál es el proceso?
🔹 100% remoto | 🌎 Equipo global | ⏳ Jornada completa
Valoramos tu tiempo y el nuestro, por lo que hacemos que el proceso sea rápido y sencillo. Nuestro proceso de entrevista consta de los siguientes pasos: una breve entrevista con RR. HH., 2ª entrevista técnica con el Ingeniero de ML y el CTO (opcional), 3ª entrevista de live-coding, Oferta.
NineTwoThree AI Studio es una firma líder en diseño de producto, ingeniería y marketing, especializada en IA personalizada, aplicaciones web y móviles para marcas consolidadas y startups financiadas. Tenemos nuestra sede en Massachusetts, pero contamos con personal estadounidense y europeo, y una cultura de trabajo remoto sólida y colaborativa.
Somos un equipo al que le encanta hacer un buen trabajo con gente estupenda. Nuestro tamaño relativamente pequeño nos permite ser rápidos y ágiles. La riqueza de conocimientos, experiencia y talento, junto con métodos probados y mejores prácticas, nos permite encontrar oportunidades para ayudar a que los nuevos productos tengan éxito.
Con una cartera de más de 150 productos lanzados a lo largo de 13 años, NineTwoThree ha sido reconocida como una de las principales agencias de IA en EE. UU., obteniendo galardones como la inclusión en la lista Inc. 5000 durante cuatro años consecutivos y siendo nombrada entre las 50 mejores firmas de IA junto a líderes del sector como Microsoft, NVIDIA e IBM. Hemos desarrollado tecnología de IA y ML para grandes marcas como Consumer Reports, FanDuel y Nara, así como para startups en los sectores de tecnología legal, logística, educación y más.
Descripción del puesto
Como Ingeniero/a Senior de ML en NineTwoThree AI Studio, te situarás en la intersección de la ingeniería de software de nivel de producción, el procesamiento avanzado de lenguaje natural y la entrega a clientes. Construimos sistemas de IA personalizados y de alto impacto para marcas y startups de diversos sectores (como salud, logística y fintech).
En lugar de investigación académica aislada, este puesto requiere un perfil constructor con mentalidad de producto. Diseñarás, optimizarás y desplegarás aplicaciones robustas de LLM, analítica predictiva personalizada y flujos de trabajo de agentes directamente en los ecosistemas de software de nuestros clientes, asumiendo la propiedad total de las funcionalidades desde el prototipo hasta la producción.
Stack tecnológico
- Frameworks principales y arquitectura: Modelos Transformer, APIs modernas de LLM (Anthropic Claude, OpenAI, AWS Bedrock, etc.), LLMs de código abierto.
- Orquestación y diseño de agentes: Experiencia en el diseño de flujos de trabajo de LLM, sistemas de agentes o pipelines de recuperación utilizando frameworks como Langchain, LangGraph, LlamaIndex o enfoques equivalentes.
- Datos y búsqueda: Bases de datos vectoriales (Pinecone, pgvector, Milvus, Qdrant, etc.), SQL y pipelines de ingeniería de datos.
- ML tradicional: Aprendizaje supervisado y no supervisado (clasificación, regresión, detección de anomalías).
- Nube e infraestructura: AWS (Lambda, SageMaker, Bedrock, EC2) y pipelines modernos de DevOps/reentrenamiento.
- Lenguajes: Python de nivel de producción.
Experiencia técnica
- Trayectoria demostrada: 3+ años de experiencia en ingeniería de software con un fuerte enfoque en machine learning y procesamiento de lenguaje natural.
- Dominio de LLM e IA generativa: Comprensión profunda de arquitecturas modernas de LLM, mecánica de ventanas de contexto, técnicas de búsqueda semántica y las limitaciones de los sistemas generativos. Capacidad para identificar cuándo es preferible una solución determinista frente a una solución basada en LLM o agentes.
- Experiencia en producción: Experiencia en la construcción y operación de sistemas de IA en producción, incluyendo monitorización, evaluación, depuración y mejora iterativa.
- Experiencia en evaluación: Comprensión de metodologías de evaluación para sistemas basados en LLM, incluyendo calidad de recuperación, detección de alucinaciones y medición del rendimiento específico de la tarea. Capacidad para razonar sobre las compensaciones entre calidad, latencia, coste, fiabilidad y complejidad de ingeniería.
- Dominio de Python y SQL: Habilidades excepcionales de programación en Python y capacidad para consultar, limpiar y estructurar datos de manera eficiente.
- Infraestructura en la nube: Experiencia práctica en el despliegue de servicios de ML o API dentro de ecosistemas en la nube, preferiblemente AWS.
- Propiedad: Capacidad para asumir la responsabilidad de problemas ambiguos desde el descubrimiento inicial hasta el despliegue en producción y el soporte continuo.
Capacidades de producto y equipo
- De la ambigüedad a la ejecución: Capacidad para integrarse en un sector vertical completamente nuevo, comprender sus restricciones de datos y poner en marcha una prueba de concepto funcional en pocas semanas.
- Mentalidad de "Ingeniero de Producto": Pasión por ver los productos lanzados y comprender por qué se construye algo desde el punto de vista del valor empresarial, no solo qué es lo que se está construyendo.
- Comunicación: Inglés fluido, tanto escrito como hablado. Capacidad para interactuar con los interesados del cliente y desglosar flujos de trabajo técnicos en conceptos claros.
- Adaptabilidad: Entusiasmo por experimentar y evaluar herramientas, modelos y frameworks de desarrollo de IA de rápida aparición.
- Educación: Grado o Máster en Informática, Ingeniería, Ciencia de Datos o un campo relacionado (o experiencia práctica equivalente).
Responsabilidades
- Arquitectura y construcción de funcionalidades de IA: Diseñar e implementar soluciones robustas de ML clásico e IA generativa, logrando el equilibrio adecuado entre arquitecturas de agentes autónomos y pipelines deterministas.
- Evaluación: Diseñar y mantener frameworks de evaluación para medir la calidad, fiabilidad, seguridad e impacto empresarial de la IA antes y después del despliegue.
- Integración y despliegue: Colaborar estrechamente con desarrolladores full-stack y DevOps para integrar sin problemas capacidades de IA en aplicaciones web y móviles de clientes utilizando arquitectura serverless (p. ej., AWS Lambda) o endpoints de API.
- Optimización para producción: Refinar prompts, instrucciones del sistema y estrategias de fragmentación (chunking) para equilibrar precisión, latencia, consumo de tokens y privacidad de datos.
- Analítica predictiva tradicional: Limpiar y procesar datos de clientes no estructurados o históricos para entrenar/ajustar algoritmos personalizados para problemas de negocio específicos (como previsión, clasificación o detección de anomalías).
- Colaboración y comunicación: Participar activamente en sesiones de descubrimiento con clientes, traducir requisitos de negocio ambiguos en alcances técnicos viables y realizar demostraciones de prototipos directamente a los equipos de los interesados.
- Mantener la excelencia en ingeniería: Participar en revisiones de código constructivas, implementar patrones de validación rigurosos para probar los resultados de la IA y contribuir con plantillas o manuales a nuestra base de conocimientos interna de IA.
Qué ofrecemos
- Vacaciones pagadas anuales: 20 días libres al año durante los primeros 3 años, aumentando a 25 días en años posteriores
- Baja por enfermedad pagada, 10 días festivos nacionales y 2 días libres de la empresa
- Presupuesto para bienestar
- Subsidio para seguro médico
- Baja por maternidad/paternidad
- Reembolso de gastos para cursos de desarrollo profesional y certificaciones (hasta 100% de acuerdo con el gerente)
- Hardware según las necesidades del negocio
- Cultura de ingeniería sólida y positiva, un equipo muy unido de profesionales con buen sentido del humor
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfil