D.R. Horton

Ingeniero de Plataforma de IA

PythonKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.

Sobre la oportunidad

D.R. Horton, Inc., la mayor constructora de viviendas de EE. UU., fue fundada en 1978 y es una empresa que cotiza en la Bolsa de Nueva York. Se dedica a la construcción y venta de viviendas de alta calidad diseñadas principalmente para los mercados de primera vivienda y de compradores que buscan su primera mejora. La empresa también ofrece servicios de financiación hipotecaria y de títulos de propiedad para compradores de viviendas a través de sus filiales hipotecarias y de títulos. Visite nuestro sitio web en drhorton.com para obtener más información.

D.R. Horton, Inc. busca actualmente un Ingeniero de Plataforma de IA.

Como la mayor constructora de viviendas del país por volumen, D.R. Horton está transformando la forma en que utiliza los datos, la IA y las soluciones digitales para la próxima generación de construcción de viviendas, y combinamos el alcance de una empresa nacional con una cultura basada en la propiedad local, la innovación práctica y asociaciones comerciales profundas. Nuestros equipos se centran en soluciones que funcionan sobre el terreno y ofrecen resultados reales, no en tecnología por el simple hecho de usarla. En este puesto, tendrá una oportunidad fundamental para dar forma a capacidades modernas que influirán en cómo opera la empresa en los próximos años.

El Ingeniero de Plataforma de IA (también conocido como Ingeniero de Plataforma de IA / ML) ayudará a construir las capacidades de plataforma modernas que trasladan machine learning y la IA generativa de la experimentación a un uso en producción seguro, fiable y escalable. Este puesto diseñará servicios reutilizables, automatización, patrones de despliegue, observabilidad e infraestructura que faciliten a los equipos el desarrollo y la operación de la IA de forma responsable. El candidato ideal es un constructor práctico al que le guste resolver problemas complejos de plataforma y convertir la tecnología emergente en una capacidad empresarial duradera. El alcance principal de este puesto es la capa de plataforma de IA y ML: servicio de modelos, pasarelas, tiempos de ejecución de agentes y los servicios que se sitúan entre los modelos y las aplicaciones. El éxito en este puesto significa que los equipos pueden llevar un caso de uso de IA desde el prototipo hasta la producción gobernada en días en lugar de meses, en una plataforma que es segura, observable y transparente en cuanto a costes.

Construya SU futuro con D.R. Horton, el constructor de Estados Unidos. #WeBuildPeopleToo

Las funciones y responsabilidades esenciales incluyen las siguientes. Se pueden asignar otras tareas.

  1. Diseñar capacidades de despliegue, inferencia, servicio, pasarela, evaluación, monitorización, registro y ciclo de vida de modelos y LLM
  1. Construir servicios de plataforma reutilizables para RAG, incrustaciones, búsqueda vectorial, agentes, secretos, acceso a API, aislamiento de cargas de trabajo, cuotas y observabilidad
  1. Automatizar entornos, despliegues, pruebas, reversiones e infraestructura utilizando CI/CD e infraestructura como código
  1. Soportar infraestructura de IA en nube híbrida y local, incluyendo computación habilitada para GPU, contenedores, almacenamiento, redes, programación y gestión de capacidad
  1. Establecer prácticas de fiabilidad, seguridad, rendimiento, utilización y FinOps de la plataforma de IA
  1. Representar la función en actividades interfuncionales de descubrimiento, arquitectura, gobernanza, preparación operativa y mejora continua según corresponda
  1. Mantenerse al día sobre datos, IA, tecnología digital, software y prácticas de la industria relevantes y aplicar nuevas capacidades cuando creen valor comercial práctico
  1. Identificar, dar forma y pilotar nuevas oportunidades donde los datos, la IA y las capacidades digitales puedan crear valor comercial, operando con una mentalidad de propietario y una inclinación hacia la construcción, las pruebas y el aprendizaje rápido
  1. Realizar todos los negocios de manera profesional y ética para servir a los clientes y aumentar la buena voluntad y el beneficio de la empresa
  1. Capacidad para viajar y pernoctar fuera

Educación y/o experiencia

  1. Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Sistemas de Información o un campo relacionado, o experiencia equivalente
  1. 5+ años de experiencia en ingeniería de ML, MLOps, ingeniería de plataformas, ingeniería en la nube, DevOps o experiencia relacionada
  1. Sólido dominio de Python y experiencia con contenedores, Kubernetes u orquestación comparable, APIs, CI/CD, infraestructura como código y observabilidad
  1. Experiencia en el despliegue y operación de machine learning o cargas de trabajo de IA generativa en producción
  1. Conocimiento práctico de servicio de modelos, RAG, bases de datos/búsqueda vectorial, pasarelas de LLM y enrutamiento de modelos, marcos de trabajo de agentes e integración de herramientas/MCP, evaluación, observabilidad de LLM (trazas, tokens, latencia, coste por tarea), seguridad y economía de cargas de trabajo de IA
  1. Capacidad para construir relaciones de confianza en toda la organización, equilibrando los estándares empresariales con las necesidades comerciales y las realidades operativas.
  1. Capacidad demostrada para trabajar de forma independiente, asumir responsabilidades, comunicarse con claridad y obtener resultados en un entorno en constante evolución.

Cualificaciones preferentes

  1. Se prefiere experiencia con Azure, Microsoft Foundry o pasarelas de IA y enrutadores de modelos comparables, infraestructura de GPU y NVIDIA AI Enterprise, servicio de modelos de pesos abiertos vLLM/NIM o comparable, capacidades de IA de Snowflake, MLflow, Kubernetes, MCP (Model Context Protocol) o tecnologías comparables
  1. La experiencia en construcción de viviendas, bienes raíces, construcción, hipotecas, títulos de propiedad, desarrollo de terrenos, ventas, compras, finanzas, atención al cliente u otro negocio operativo distribuido es una ventaja
  1. Se prefiere experiencia trabajando en una gran empresa con entornos empresariales complejos
  1. La experiencia en la fundación, incubación o construcción de nuevos productos, capacidades o negocios desde cero es una ventaja

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