Ingeniero de ML (IA Aplicada)

Descripción

Resumen: Como ingeniero de ML, diseñará, optimizará e implementará aplicaciones robustas de modelos de lenguaje grande (LLM), análisis predictivos personalizados y flujos de trabajo basados en agentes directamente en los ecosistemas de software de los clientes. Aspectos destacados: 1. Diseñar e implementar soluciones robustas de aprendizaje automático clásico e inteligencia artificial generativa 2. Colaborar con desarrolladores full-stack para integrar capacidades de IA 3. Participar activamente en la fase de descubrimiento con los clientes y traducir sus requisitos 100 % remoto \| Equipo global \| Jornada completa **NineTwoThree AI Studio** es una firma líder en diseño de productos, ingeniería y marketing especializada en aplicaciones de IA, web y móviles personalizadas para marcas consolidadas y startups con financiación. Estamos ubicados en Massachusetts, pero contamos con un equipo estadounidense y europeo, así como una sólida y colaborativa cultura remota. Somos un equipo apasionado por realizar un excelente trabajo junto a grandes profesionales. Nuestro tamaño relativamente reducido nos mantiene ágiles y rápidos. La amplia experiencia, conocimientos y talento, combinados con metodologías probadas y mejores prácticas, nos permiten identificar oportunidades para ayudar a que nuevos productos tengan éxito. Con un portafolio de más de 150 productos lanzados en 13 años, NineTwoThree ha sido reconocido como una de las principales agencias de IA en Estados Unidos, recibiendo distinciones como su inclusión en la lista Inc. 5000 durante cuatro años consecutivos y su clasificación entre las 50 mejores empresas de IA junto a líderes del sector como Microsoft, NVIDIA e IBM. Hemos desarrollado tecnologías de IA y ML para grandes marcas como Consumer Reports, FanDuel y Nara, así como para startups en los sectores de tecnología jurídica, logística, educación, entre otros. **Descripción del puesto** Como **ingeniero de ML** en NineTwoThree AI Studio, usted se situará en la intersección entre la ingeniería de software de calidad productiva, el procesamiento avanzado del lenguaje natural y la entrega al cliente. Construimos sistemas de IA personalizados y de alto impacto para marcas y startups en diversos sectores (como salud, logística y fintech). En lugar de centrarnos en investigaciones académicas aisladas, este puesto exige un perfil de creador orientado al producto. Usted diseñará, optimizará e implementará aplicaciones robustas de modelos de lenguaje grande (LLM), análisis predictivos personalizados y flujos de trabajo basados en agentes directamente en los ecosistemas de software de nuestros clientes, asumiendo total responsabilidad sobre las funciones desde la etapa de prototipo hasta la producción. Stack tecnológico* Marcos y arquitecturas fundamentales: modelos Transformer, APIs modernas de LLM (Anthropic Claude, OpenAI, AWS Bedrock, etc.), LLM de código abierto. * Orquestación y diseño basado en agentes: experiencia en el diseño de flujos de trabajo con LLM, sistemas basados en agentes o tuberías de recuperación mediante marcos como Langchain, LangGraph, LlamaIndex u otros enfoques equivalentes. * Datos y búsqueda: bases de datos vectoriales (Pinecone, pgvector, Milvus, Qdrant, etc.), SQL y tuberías de ingeniería de datos. * Aprendizaje automático 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 calidad productiva. Responsabilidades* Arquitectura y desarrollo de funciones de IA: diseñar e implementar soluciones robustas de aprendizaje automático clásico e inteligencia artificial generativa, logrando el equilibrio adecuado entre arquitecturas autónomas basadas en agentes y tuberías deterministas. * Evaluación: diseñar y mantener marcos de evaluación para medir la calidad, fiabilidad, seguridad e impacto empresarial de la IA antes y después de su implementación. * Integración e implementación: colaborar estrechamente con desarrolladores full-stack y DevOps para integrar sin interrupciones las capacidades de IA en las aplicaciones web y móviles de los clientes mediante arquitecturas sin servidor (por ejemplo, AWS Lambda) o puntos finales de API. * Optimización para producción: refinar indicaciones (prompts), instrucciones del sistema y estrategias de segmentación (chunking) para equilibrar precisión, latencia, consumo de tokens y privacidad de los datos. * Análisis predictivo tradicional: limpiar y procesar datos no estructurados o históricos de los clientes para entrenar o ajustar algoritmos personalizados destinados a resolver problemas empresariales específicos (como pronóstico, clasificación o detección de anomalías). * Colaboración y comunicación: participar activamente en sesiones de descubrimiento con los clientes, traducir requisitos empresariales ambiguos en alcances técnicos viables y presentar prototipos directamente a los equipos de partes interesadas. * Mantenimiento de la excelencia técnica: participar en revisiones constructivas de código, implementar patrones rigurosos de validación para probar las salidas de la IA y contribuir con plantillas o manuales operativos a nuestra base interna de conocimientos sobre IA. **Requisitos** Requisitos técnicos* Experiencia comprobada: al menos 3 años de experiencia en ingeniería de software con fuerte énfasis en aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. * Dominio de LLM e IA generativa: comprensión profunda de las arquitecturas modernas de LLM, mecanismos de ventana de contexto, técnicas de búsqueda semántica y limitaciones de los sistemas generativos. Capacidad para identificar cuándo una solución determinista resulta preferible frente a una basada en LLM o en agentes. * Experiencia en entornos productivos: experiencia en el desarrollo y operación de sistemas de IA en producción, incluyendo monitoreo, evaluación, depuración y mejora iterativa. * Experiencia en evaluación: conocimiento de las metodologías de evaluación para sistemas basados en LLM, incluida la calidad de la recuperación, la detección de alucinaciones y la medición del rendimiento específico por tarea. Capacidad para analizar los compromisos entre calidad, latencia, costo, fiabilidad y complejidad técnica. * Competencia en Python y SQL: habilidades excepcionales en programación Python y capacidad para consultar, limpiar y estructurar datos de forma eficiente. * Infraestructura en la nube: experiencia práctica en la implementación de servicios de ML o API dentro de ecosistemas en la nube, preferiblemente en AWS. * Responsabilidad: disposición para asumir la responsabilidad sobre problemas ambiguos desde la fase inicial de descubrimiento hasta su implementación en producción y soporte continuo. Capacidades productivas y de equipo* De la ambigüedad a la ejecución: capacidad para incorporarse a un sector vertical completamente nuevo, comprender sus restricciones de datos y desarrollar un prototipo funcional en cuestión de semanas. * Mentalidad de "ingeniero de producto": pasión por ver los proyectos finalizados y comprender el valor empresarial subyacente de lo que se construye, no solo qué se construye. * Comunicación: dominio fluido del inglés escrito y hablado. Capacidad para interactuar con partes interesadas de los clientes y explicar flujos de trabajo técnicos mediante conceptos claros. * Adaptabilidad: disposición para experimentar y evaluar herramientas, modelos y marcos de desarrollo de IA emergentes. * Formación académica: título universitario (licenciatura o maestría) en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Ciencia de Datos o campo relacionado (o experiencia práctica equivalente). **Beneficios** **Lo que ofrecemos*** Vacaciones pagadas anuales: 20 días libres al año durante los primeros 3 años, incrementándose a 25 días en años posteriores * Licencia por enfermedad pagada, 10 festivos nacionales y 2 días libres corporativos * Presupuesto para bienestar * Licencia de maternidad/paternidad * Reembolso de gastos por cursos y certificaciones de desarrollo profesional (hasta el 100 %, previo acuerdo con el gestor) * Equipamiento informático según necesidades empresariales * Cultura técnica positiva, equipo cohesionado de profesionales con buen sentido del humor **Proceso de selección** Valoramos su tiempo y el nuestro, por lo que hacemos el proceso rápido y sencillo. Nuestro proceso de entrevistas consta de los siguientes pasos: una breve entrevista con Recursos Humanos, una segunda entrevista técnica con un ingeniero de ML y el CTO (opcional), una tercera entrevista práctica de programación en vivo, oferta.