Estados Unidos
SanMar- External
Ares Management Corporation
Vicepresidente, Ingeniero de IA
Estados Unidos
New York, New York, United States
PythonKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción del puesto
Durante los últimos 20 años, el éxito de Ares ha sido impulsado por nuestra gente y nuestra cultura. Hoy, nuestro equipo se guía por nuestros valores fundamentales: Colaborativo, Responsable, Emprendedor, Autoconsciente, Confiable, y por nuestro propósito de ser un catalizador para la prosperidad compartida y un futuro mejor. A través de nuestra contratación, desarrollo profesional y programas centrados en el empleado, estamos comprometidos a fomentar un entorno de trabajo acogedor e inclusivo donde el talento de alto rendimiento con diversos orígenes, experiencias y perspectivas pueda construir carreras dentro de esta emocionante y creciente industria.
RESUMEN
Ares Management busca un Vicepresidente de Ingeniería de Plataformas de IA altamente motivado para ayudar a diseñar, construir y escalar la plataforma de IA empresarial de la firma y las capacidades de IA de nivel de producción que respaldan los casos de uso en toda la organización.
Este es un rol de ingeniería altamente práctico dentro de la organización central de Datos e IA. El VP diseñará, construirá y operará servicios de plataforma de IA reutilizables y trabajará en estrecha colaboración con los equipos de Ingeniería de IA, Ingeniería de Datos, Gestión de Productos, Ciberseguridad y equipos de negocio para llevar las soluciones de IA desde el concepto hasta la producción.
El candidato seleccionado combinará sólidos fundamentos de ingeniería de software con experiencia práctica en la construcción de sistemas de IA generativa y machine learning. Será responsable de componentes importantes de la plataforma y flujos de trabajo técnicos, contribuirá a los estándares de arquitectura e ingeniería, y ayudará a permitir que los equipos de desarrollo de toda la firma construyan aplicaciones de IA seguras, escalables, confiables y gobernadas.
RELACIONES DE DEPENDENCIA
Reporta a: Director General, Jefe de Ingeniería de Datos y Plataformas de IA
Director General, Jefe de Ingeniería de Datos y Plataformas de IA
FUNCIONES PRINCIPALES Y RESPONSABILIDADES ESENCIALES
Ingeniería de Plataformas de IA
- Diseñar, construir y operar servicios de nivel de producción que respalden la plataforma de IA generativa empresarial de Ares.
- Ser responsable de los principales componentes de la plataforma y flujos de trabajo técnicos desde el diseño hasta la implementación, despliegue y operación continua.
- Desarrollar APIs, SDKs, servicios y herramientas de desarrollo reutilizables que permitan a los equipos de toda la firma construir aplicaciones de IA de manera eficiente.
- Contribuir a la arquitectura de la plataforma, estándares técnicos, patrones de diseño y mejores prácticas de ingeniería.
- Colaborar con líderes senior de ingeniería y arquitectura de IA en decisiones de diseño técnico y evolución de la plataforma.
Escribir código de producción de alta calidad y participar activamente en revisiones de diseño, revisiones de código, pruebas y resolución de problemas.
Capacidades principales de la plataforma de IA
- Construir y mejorar capacidades de puerta de enlace multi-LLM que admitan múltiples proveedores de modelos, incluyendo enrutamiento, limitación de tasa, resiliencia, seguimiento de uso y gestión de costos.
- Desarrollar servicios de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), incluyendo incrustaciones (embeddings), búsqueda semántica e híbrida, integraciones de bases de datos vectoriales, procesamiento de documentos y recuperación estructurada.
- Construir servicios de orquestación reutilizables que admitan flujos de trabajo de IA agentes, multi-agentes y de múltiples pasos.
- Desarrollar y mantener capacidades de gestión de prompts, registro de modelos, ciclo de vida de modelos y evaluación.
- Implementar integraciones utilizando el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), patrones de uso de herramientas de agentes y otros estándares emergentes de interoperabilidad de IA.
- Desarrollar capacidades de observabilidad y FinOps de IA para monitorear la calidad, latencia, consumo de tokens, utilización y costo.
- Integrar servicios de plataforma de IA con productos de datos empresariales, aplicaciones, APIs y otros sistemas internos.
Habilitación de aplicaciones de IA
- Colaborar con la Gestión de Productos de IA, Ingeniería de Datos y equipos de negocio para traducir los requisitos comerciales en soluciones técnicas escalables.
- Habilitar la conectividad segura entre aplicaciones de IA, sistemas empresariales y fuentes de datos gobernadas.
- Desarrollar patrones reutilizables y servicios de plataforma que aceleren la entrega de casos de uso de IA en funciones de inversión y corporativas.
- Apoyar a los equipos de ingeniería vertical que adoptan capacidades de plataforma compartidas y proporcionar orientación técnica sobre la implementación.
- Crear implementaciones de referencia, documentación, artefactos de diseño técnico y estándares de desarrollo para promover una adopción consistente.
DevOps, Confiabilidad y Observabilidad
- Construir y mantener tuberías CI/CD para aplicaciones de IA y servicios de plataforma
- Implementar monitoreo, telemetría, medición de rendimiento y paneles de salud operativa
- Establecer procesos de despliegue, marcos de prueba y modelos de soporte de producción
- Contribuir a las estrategias de recuperación ante desastres y alta disponibilidad para los componentes de la plataforma
Seguridad, Riesgo y Gobernanza
- Colaborar estrechamente con los equipos de Seguridad de la Información, Legal, Cumplimiento, Riesgo y arquitectura para implementar controles adecuados en los servicios de IA.
- Implementar capacidades de autenticación, autorización, derechos y control de acceso para aplicaciones de IA y servicios de plataforma.
- Desarrollar estándares de cifrado, gestión de secretos, registro de auditoría y monitoreo.
- Apoyar la gobernanza de modelos, protección de datos, barreras de información y requisitos de gestión de riesgos de IA.
- Ayudar a garantizar que las soluciones de IA cumplan con los estándares de ciberseguridad, regulatorios, de cumplimiento y gobernanza de la firma.
- Contribuir con la documentación técnica y la evidencia requerida para las revisiones de arquitectura y gobernanza.
Liderazgo y Colaboración
- Liderar iniciativas técnicas complejas y flujos de trabajo desde la arquitectura y el diseño hasta el despliegue en producción.
- Proporcionar orientación técnica, revisión de código y mentoría a ingenieros de IA y otros desarrolladores.
- Colaborar con ingenieros senior y líderes tecnológicos en la arquitectura de la plataforma y la estrategia de ingeniería.
- Evaluar modelos de IA emergentes, marcos, herramientas de desarrollo y tecnologías de plataforma, y hacer recomendaciones basadas en la experimentación práctica.
- Ayudar a establecer una cultura de ingeniería sólida centrada en la calidad del software, simplicidad, escalabilidad y excelencia operativa
CUALIFICACIONES
- Educación: Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o una disciplina técnica relacionada
Experiencia requerida
- 8+ años de experiencia profesional en ingeniería de software, ingeniería de datos, ingeniería de machine learning o experiencia relacionada.
- 2+ años de experiencia práctica en la construcción de IA generativa, LLM, machine learning o soluciones de plataforma de IA en producción.
- Sólidas habilidades de ingeniería en Python y experiencia demostrada en la escritura de software de calidad de producción.
- Experiencia en el diseño y desarrollo de APIs, microservicios, sistemas distribuidos y aplicaciones nativas de la nube.
- Experiencia práctica con una plataforma de nube importante, preferiblemente Azure.
- Experiencia con contenedores, Kubernetes, CI/CD, automatización de infraestructura y prácticas modernas de DevOps.
- Experiencia práctica en la construcción de aplicaciones LLM utilizando técnicas como RAG, incrustaciones, búsqueda vectorial, ingeniería de prompts, uso de herramientas o flujos de trabajo agentes.
- Familiaridad con la evaluación de modelos, pruebas, observabilidad y monitoreo de producción para sistemas de IA.
- Comprensión de la seguridad del software, autenticación y autorización, gestión de secretos y prácticas de desarrollo seguro.
- Experiencia en la entrega de sistemas de producción altamente escalables y confiables.
- Capacidad demostrada para poseer de forma independiente iniciativas de ingeniería complejas desde el diseño hasta la producción.
- Sólidas habilidades de comunicación y gestión de partes interesadas con la capacidad de trabajar eficazmente en equipos de ingeniería, producto, datos, seguridad y negocio.
Cualificaciones preferidas
- Experiencia con Databricks, incluyendo capacidades como Delta Lake, Unity Catalog, Model Serving, MLflow o Vector Search.
- Experiencia con Azure OpenAI, servicios de IA de Azure u otros proveedores empresariales de LLM.
- Experiencia con LLM y marcos de agentes como LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen o tecnologías comparables.
- Experiencia en la implementación de puertas de enlace multi-LLM, enrutamiento de modelos o patrones de proxy de IA.
- Experiencia con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) u otros marcos de uso de herramientas de agentes e interoperabilidad.
- Experiencia en la construcción de marcos de evaluación para la calidad de recuperación y generación, incluyendo evaluación automatizada o enfoques de LLM-como-juez.
- Experiencia con observabilidad de LLM, rastreo, gobernanza de modelos y FinOps de IA.
- Experiencia en la construcción de plataformas internas para desarrolladores, marcos de ingeniería reutilizables o capacidades de autoservicio.
- Experiencia en servicios financieros, gestión de activos, capital privado, banca de inversión o inversiones alternativas.
- Maestría en Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Ingeniería o una disciplina técnica relacionada.
Compensación
El rango de salario base anticipado para este puesto se enumera a continuación. La compensación total también puede incluir un bono discrecional basado en el desempeño. Tenga en cuenta que el rango tiene en cuenta un amplio espectro de cualificaciones, incluyendo, pero no limitado a, años de experiencia laboral relevante, educación y otras cualificaciones relevantes específicas para el rol.
$250,000 - $270,000
La firma también ofrece sólidas ofertas de beneficios. Los beneficios principales de Ares en EE. UU. incluyen planes integrales de salud/Rx, dental y visión; programa 401(k) con contribución de la empresa; Cuentas de Ahorro Flexible (FSA); Cuentas de Ahorro para la Salud (HSA) con contribución de la empresa; Seguro de vida básico y voluntario; Seguro de discapacidad a largo plazo (LTD) y discapacidad a corto plazo (STD); Programa de Asistencia al Empleado (EAP) y plan de beneficios de transporte para estacionamiento y tránsito.
Ares ofrece una serie de beneficios adicionales que incluyen acceso a un equipo de asesoría médica de clase mundial, una aplicación de salud mental que incluye coaching, terapia y psiquiatría, una aplicación de mindfulness y bienestar, beneficio de bienestar financiero que incluye acceso a un asesor financiero, licencia para nuevos padres, asistencia reproductiva y de adopción, cuidado de respaldo de emergencia, programa de donaciones equivalentes, programa de patrocinio educativo y mucho más.
No hay una fecha límite establecida para postularse a esta oportunidad laboral. Las solicitudes se aceptarán de forma continua hasta que la búsqueda ya no esté activa.
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