Portugal
ambi.
ambi.
Ingeniero/a de Plataforma de IA
Portugal
Lisbon, Portugal
TypeScriptPythonGCPDockerTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
SOBRE EL PUESTO
Construye la plataforma que convierte los agentes de IA en sistemas fiables en producción.
Serás responsable de la capa de plataforma de IA que permite a los agentes completar trabajos complejos de extremo a extremo para clientes empresariales. Tu ámbito de actuación cubrirá el tiempo de ejecución del agente, la gestión del contexto, la ejecución y orquestación de herramientas, los pipelines de evaluación, el prompting a nivel de sistema y la observabilidad.
Este es un puesto práctico de ingeniería de IA aplicada. Construirás y operarás sistemas impulsados por LLMs, recuperación y orquestación de agentes, con responsabilidad directa sobre su fiabilidad, calidad, latencia y coste.
También darás forma a cómo se utilizan los modelos en toda la plataforma: eligiendo el modelo adecuado para cada tarea, dirigiendo el trabajo a modelos más rentables cuando sea apropiado y desplegando modelos de código abierto autoalojados en GPUs dedicadas.
Serás responsable del comportamiento del sandbox y de la lógica del tiempo de ejecución del agente, trabajando en estrecha colaboración con SRE, que son responsables de la infraestructura y capacidad del sandbox.
A medida que la organización de producto se expanda a múltiples iniciativas, trabajarás junto a los líderes de iniciativa, ingenieros, ingenieros de diseño e ingenieros centrados en IA para convertir las capacidades de la plataforma en un impacto medible para el cliente.
QUÉ HARÁS
- Construir y evolucionar el tiempo de ejecución del agente. Desarrollar las capacidades de gestión de contexto, ejecución de herramientas y orquestación que los agentes necesitan para funcionar de forma fiable en producción.
- Hacer medible la calidad. Construir pipelines de evaluación y herramientas que expongan modos de fallo, detecten regresiones y soporten lanzamientos con confianza.
- Mejorar la fiabilidad y el rendimiento. Diagnosticar fallos en el comportamiento del modelo, pipelines de recuperación y datos, llamadas a herramientas e infraestructura.
- Optimizar el uso y el coste de los modelos. Evaluar las compensaciones entre capacidad, latencia y coste entre modelos alojados y autoalojados.
- Hacer observable el comportamiento del agente. Desarrollar herramientas de tracing y diagnóstico que ayuden al equipo a entender qué hicieron los agentes, por qué fallaron y cómo mejorarlos.
- Ser responsable de la entrega de extremo a extremo. Abordar problemas ambiguos desde el diseño hasta la implementación, evaluación, despliegue, monitorización e iteración.
QUÉ APORTARÁS
Buscamos experiencia práctica y evidencia de impacto en las siguientes áreas:
- Sistemas de IA en producción. Has lanzado y operado sistemas basados en LLM más allá de prototipos o investigación, con experiencia práctica en prompting, gestión de contexto, uso de herramientas u orquestación de agentes.
- Propiedad de extremo a extremo. Has convertido problemas ambiguos de IA en capacidades de producción con resultados medibles y te has mantenido responsable después del lanzamiento.
- Diseño de sistemas de IA. Diseñas para salidas no deterministas, límites de contexto y llamadas a herramientas poco fiables, tratando la fiabilidad, el coste y la latencia como requisitos principales.
- Diseño de evaluación. Puedes construir conjuntos de pruebas significativos, definir taxonomías de fallos y crear evaluaciones que revelen problemas de calidad y regresiones.
- Depuración estructurada. Investiga problemas a través de hipótesis claras y rastrea fallos a través de los límites del sistema para identificar las causas raíz.
- Juicio técnico. Tomas decisiones sólidas de construir versus integrar con evidencia incompleta y te adaptas a medida que evolucionan los modelos, los proveedores y las herramientas.
EXPERIENCIA ADICIONAL ÚTIL
- Diseñar y operar sistemas distribuidos con alto rendimiento y modos de fallo complejos.
- Asegurar sistemas de IA contra riesgos como inyección de prompts, manejo inseguro de salidas y dependencias comprometidas.
- Contribuir a herramientas o infraestructura de IA de código abierto.
ENFOQUE DEL PUESTO
Este puesto se centra en los sistemas que potencian los agentes de IA. No implica entrenar modelos ni realizar investigación en ML. Su enfoque principal es la ingeniería de plataformas en lugar de las características orientadas al usuario o el desarrollo de UI.
STACK TECNOLÓGICO
- Lenguajes: TypeScript y Python
- Nube: GCP — Cloud Run, GKE y GCS
- Infraestructura: Terraform y Docker
- Observabilidad: Datadog
- Datos: Postgres y Redis
- IA: Modelos y herramientas de Anthropic, junto con modelos de código abierto autoalojados
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