Estados Unidos
ComTec Solutions LLC
Burq, Inc.
Ingeniero Staff de Machine Learning / Investigación de Operaciones
RemotoEstados Unidos
United States
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre Burq
Estamos revolucionando el comercio desde el puerto hasta la puerta con Burq Intelligence.
Burq comenzó con una misión ambiciosa: convertir el complejo proceso de ofrecer entregas en una solución simple y llave en mano. Es una gran misión, y ahora queremos que te unas a nosotros para hacerla aún más grande.
Estamos orgullosos de ser reconocidos como uno de los Mejores Lugares para Trabajar para Innovadores de Fast Company y un Socio de Poder de Inc. Magazine en 2025, premios que destacan cómo estamos redefiniendo el futuro de la logística mientras empoderamos a nuestros socios para crecer.
Respaldados por inversores líderes de Silicon Valley como Village Global, el fondo cuyos inversores incluyen a Bill Gates, Jeff Bezos, Mark Zuckerberg, Reid Hoffman y Sara Blakely, hemos construido un equipo de clase mundial en todo el mundo.
Operamos a escala pero seguimos siendo lo suficientemente pequeños para que cada persona tenga un impacto masivo. Hay mucho trabajo importante por delante, y unirse a Burq significa la oportunidad de crecer más rápido que nunca mientras realiza el trabajo más significativo de su carrera.
El puesto
Estamos contratando un ingeniero Staff de ML/OR para definir y construir la inteligencia en el núcleo de Dispatch OS, nuestra plataforma para decisiones de despacho asistidas por ML. Establecerás la dirección técnica de cómo Burq fija precios, selecciona, pronostica y enruta las entregas, y construirás personalmente los modelos y sistemas de optimización de mayor apalancamiento detrás de ella.
Serás responsable de la arquitectura y la hoja de ruta de ML y optimización en toda la plataforma, tomarás las decisiones técnicas clave y elevarás el nivel de cómo construimos, evaluamos y lanzamos modelos. Este es un puesto práctico de IC con impacto a nivel de empresa en ingresos, margen y fiabilidad de entrega.
Lo que harás
Liderazgo técnico
- Dirección técnica: ser responsable de la hoja de ruta de ML y optimización para Dispatch OS, decidiendo qué problemas reciben ML, cuáles reciben solucionadores, cuáles se mantienen heurísticos y en qué orden.
- Arquitectura: diseñar la arquitectura de extremo a extremo para el servicio, evaluación y optimización de modelos para que escale con el volumen de pedidos, nuevos proveedores y nuevos clientes.
- Problemas más difíciles: liderar los problemas de modelado y optimización más ambiguos y de alto riesgo, desde el planteamiento hasta la producción, y guiar el trabajo técnico en Ingeniería y Datos.
- Elevar el nivel: establecer estándares para la experimentación, evaluación y ML en producción, y mentorizar a ingenieros a través de revisiones de diseño, emparejamiento y revisión de código.
- Asociación estratégica: trabajar con Producto y liderazgo para dar forma a la estrategia de producto e identificar dónde ML y OR crean una ventaja competitiva.
Sistemas centrales
- Selección y fijación de precios de cotizaciones: diseñar y lanzar modelos para la selección de cotizaciones, fijación de precios dinámica y puntuación de fiabilidad que mejoren mediblemente el margen, la tasa de éxito y la conversión.
- Pronóstico: construir modelos de pronóstico de demanda y volumen, incluyendo enfoques modernos de deep learning donde superen a los métodos clásicos, para ayudar a operaciones y clientes a planificar la capacidad de conductores y flotas.
- Optimización: pasar las decisiones de despacho de heurísticas a optimización basada en solucionadores para la agrupación, optimización de rutas y recomendación de vehículos/flotas, utilizando OR-Tools, Gurobi o similares donde sea rentable.
- LLMs y agentes: aplicar LLMs y agentes de IA a flujos de trabajo de despacho, como la extracción de reglas de proveedores y términos de tarifas de documentos, y la automatización del seguimiento de cotizaciones y el manejo de excepciones.
- Evaluación y confianza: construir marcos de evaluación rigurosos y reproducibles que permitan a los clientes verificar el rendimiento de un modelo frente a sus propias decisiones históricas antes de confiar en que actúe.
- Traducción de restricciones: convertir restricciones operativas reales (disponibilidad de conductores, reglas de proveedores, techos de costos) en requisitos del modelo, lógica de puntuación y formulaciones de optimización.
- MLOps: diseñar y ser responsable de canalizaciones automatizadas para entrenamiento, despliegue y monitorización para que los modelos permanezcan precisos en producción a escala.
- Trabajo nativo de IA: usar herramientas de IA diariamente para acelerar la experimentación, automatizar canalizaciones de evaluación y depurar más rápido.
Requisitos
- 9+ años de experiencia en ML aplicado o ingeniería de ML, incluyendo varios años operando a nivel senior o Staff level, con modelos lanzados y mantenidos en producción
- Historial de establecimiento de dirección técnica para sistemas de ML u optimización, donde las decisiones de arquitectura que tomaste moldearon un producto o plataforma durante varios años.
- Capacidad demostrada para liderar iniciativas técnicas complejas entre equipos sin autoridad directa.
- Historial de sistemas de ML u optimización con impacto comercial cuantificado a nivel de empresa (por ejemplo, decenas de millones en ingresos, o ganancias importantes en utilización o margen), idealmente en fijación de precios, logística, mercados u operaciones.
- Experiencia profunda con problemas de decisión, clasificación y puntuación donde las salidas del modelo impulsan directamente una acción empresarial.
- Sólido razonamiento cuantitativo y algorítmico, incluyendo problemas combinatorios, satisfacción de restricciones y diseño de algoritmos.
- Experiencia práctica en la formulación y resolución de problemas de optimización (LP/MIP, programación de restricciones o enrutamiento tipo VRP).
- Experiencia con pronósticos de series temporales en producción.
- Experiencia práctica en el despliegue de sistemas basados en LLM en producción, como modelos ajustados, canalizaciones de extracción o agentes.
- Experiencia en la gestión de canalizaciones de ML de extremo a extremo y MLOps (entrenamiento, despliegue, monitorización, reentrenamiento).
- Comodidad con datos operativos desordenados, incompletos y con restricciones complejas, y capacidad para construir modelos que respeten las restricciones empresariales estrictas en lugar de tratarlas como penalizaciones leves.
- Experiencia en la construcción de marcos de evaluación que los interesados no técnicos puedan entender y en los que puedan confiar.
A tener en cuenta
- Experiencia con software de entrega/despacho, plataformas TMS o sistemas de enrutamiento.
- Experiencia en producción con solucionadores comerciales o de código abierto (OR-Tools, Gurobi, CPLEX).
- Experiencia en fijación de precios o gestión de ingresos en aviación, flotas o transporte.
- Publicaciones, patentes o contribuciones de código abierto en ML, OR o fijación de precios.
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