Estados Unidos
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Staff AI Engineer
Estados Unidos
Los Angeles, California, United States
PythonReactNode.jsSQLPostgreSQLDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Resumen del puesto
Este puesto de Staff AI Engineer se sitúa en la intersección entre la arquitectura de sistemas de IA y la ingeniería de producto full-stack dentro de la organización de Ingeniería de IA y ML de CMG. La persona en este puesto será el referente técnico de la capa de IA agente de CreateOS, encargándose del diseño, despliegue y fiabilidad continua de las funciones impulsadas por LLM y la infraestructura de agentes que operan en toda la plataforma.
En el día a día, este rol abarca tres áreas: construir y escalar la plataforma de agentes (orquestación, pipelines de RAG, memoria, enrutamiento, salvaguardas); implementar funciones de IA en producción de principio a fin, desde el modelo de datos hasta la interfaz de usuario; y actuar como la voz técnica principal ante las partes interesadas de producto, M&A, A&R y Marketing. A diferencia de un rol de investigación o prototipado, aquí el estándar es la producción: sistemas que sirven a usuarios reales a gran escala, con las expectativas de observabilidad y fiabilidad propias de un software crítico para los ingresos.
Más allá de la contribución individual, este ingeniero ayuda a establecer los patrones arquitectónicos y los estándares de desarrollo que sigue el equipo de IA en su conjunto, asesorando al ML Engineer, dando forma a las herramientas y primitivas, y representando a la Ingeniería de IA en foros interfuncionales y ejecutivos. Es un puesto de alta autonomía para alguien que se siente cómodo decidiendo qué construir y por qué, no solo cómo.
El candidato ideal aporta 6+ años de experiencia en ingeniería de software, de los cuales al menos 3 han sido trabajando directamente con IA agente en producción o sistemas de LLM, junto con una profunda fluidez en arquitecturas RAG, marcos de evaluación y prácticas modernas de desarrollo nativo de IA.
Responsabilidades
Plataforma de agentes y sistemas de LLM
- Arquitectar agentes de IA y los patrones de orquestación, uso de herramientas, memoria y enrutamiento que comparten, trabajando hacia una plataforma de agentes cohesiva para CreateOS
- Diseñar pipelines de RAG, arquitecturas de recuperación y búsqueda semántica fundamentadas en los datos estructurados de CreateOS (contratos, declaraciones de regalías, metadatos de catálogo, términos de acuerdos)
- Definir salvaguardas, evaluación, observabilidad y estándares de interacción humana para que los sistemas agentes se implementen de forma segura y sean medibles
- Dirigir las elecciones de modelos, prompts y uso de herramientas, incluyendo las compensaciones de coste y latencia a escala de producción
- Integrar LLMs de vanguardia (OpenAI, Anthropic) y modelos de código abierto seleccionados en funciones orientadas al usuario en todos los módulos de CreateOS
Colaboración con partes interesadas y requisitos
- Colaborar con las partes interesadas de producto, M&A, A&R y Marketing para convertir necesidades de negocio ambiguas en funciones de IA bien definidas
- Realizar conversaciones de descubrimiento con usuarios internos para validar el problema antes de comprometer la inversión en ingeniería
- Traducir requisitos no técnicos en especificaciones técnicas claras; exponer las compensaciones (coste, latencia, precisión, alcance) de forma temprana y explícita
- Negociar el alcance, los plazos y los criterios de aceptación con socios interfuncionales
- Demostrar el trabajo en curso regularmente; iterar basándose en la retroalimentación real del usuario en lugar de en requisitos supuestos
- Documentar las decisiones y la justificación para que las partes interesadas se mantengan alineadas en iniciativas de larga duración
Ingeniería de producción
- Implementar funciones nativas de IA full-stack de principio a fin (interfaces de chat, herramientas de copiloto, superficies de automatización de flujo de trabajo) desde el modelo de datos hasta la interfaz de usuario
- Desplegar y mantener servicios de IA en producción con las expectativas de fiabilidad, observabilidad y rendimiento de un sistema crítico para los ingresos
- Mantener CI/CD, estándares de prueba y calidad de código para la capa de aplicación de IA
- Colaborar con Ingeniería de Datos para consumir pipelines internos (dbt, Airflow), feeds de terceros (DSPs, distribuidores) y flujos basados en eventos en las superficies de producto
Dirección técnica e influencia
- Dirigir las decisiones de arquitectura para la capa de aplicación de IA en colaboración con el VP de Ingeniería de IA y ML
- Ayudar a dar forma a los patrones, primitivas y herramientas que utiliza el equipo, para que las futuras contrataciones se integren rápidamente y trabajen de forma segura
- Asesorar al ML Engineer y a futuras contrataciones de IA; elevar el estándar en la revisión de código, documentos de diseño y rigor de evaluación
- Representar a la ingeniería de IA en foros interfuncionales con partes interesadas de producto, datos y ejecutivos
- Comunicar las compensaciones claramente a las audiencias de ingeniería, producto y negocio
Cualificaciones
- 6+ años de experiencia en ingeniería de software con un historial de implementación de sistemas en producción
- 3+ años de experiencia práctica construyendo IA agente en producción o sistemas impulsados por LLM (no prototipos, no demos, sistemas que sirven a usuarios reales)
- Propiedad técnica demostrada de un sistema o plataforma no trivial; has sido la persona responsable de la arquitectura, no solo quien la implementa
- Profunda competencia en un lenguaje backend (Python o Node.js) y fluidez de trabajo en un marco frontend moderno (React, Next.js)
- Sólida experiencia con sistemas RAG, bases de datos vectoriales y recuperación basada en embeddings, incluyendo compensaciones de diseño (fragmentación, búsqueda híbrida, reordenamiento, frescura)
- Experiencia diseñando marcos de evaluación para sistemas de LLM (calidad de salida, detección de alucinaciones, pruebas de regresión, evaluación offline + online)
- Experiencia diseñando y documentando APIs RESTful
- Competencia en bases de datos relacionales (PostgreSQL); cómodo escribiendo y optimizando SQL
- Sólida comprensión de la contenedorización (Docker), Kubernetes y CI/CD
- Competencia con herramientas de desarrollo nativas de IA (Cursor, Claude Code)
- Capacidad para operar con alta autonomía y ambigüedad; tú decides qué construir y por qué, no solo cómo
Escala salarial
190,000 - 210,000 USD / año
La compensación final dentro de este rango se determinará en función de la experiencia, las habilidades y la adecuación general del candidato al puesto.
Detalles
- Debe poder asistir en persona a la oficina de Hollywood 2-3 veces por semana
- Las entrevistas serán una combinación de virtuales y presenciales en nuestra oficina de Hollywood.
Política de igualdad de oportunidades
De acuerdo con la Ordenanza de Oportunidad Justa del Condado de Los Ángeles, consideraremos el empleo de solicitantes cualificados con antecedentes penales. Evaluamos a los candidatos en función de sus cualificaciones y la naturaleza del delito en relación con el puesto para el que se postulan.
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