Roku
Franklin Templeton
Ingeniero/a Líder de IA/ML
Sobre la oportunidad
O’Shaughnessy Asset Management (OSAM) forma parte de Franklin Templeton, un gestor de activos con visión de futuro que ha construido su éxito a través de potentes asociaciones. Aprovechamos estrategias de vanguardia y conocimientos profundos para desbloquear oportunidades de creación de riqueza a largo plazo. Nuestros talentosos equipos globales aportan una experiencia amplia y única.
O’Shaughnessy Asset Management es una firma de investigación y gestión de activos con sede en Stamford, Connecticut, que opera de forma autónoma y cuenta con recursos empresariales globales. Su enfoque para la gestión de activos es transparente, lógico y completamente disciplinado, lo que conduce a relaciones a largo plazo con los clientes.
OSAM es un proveedor líder de servicios de indexación personalizada a través de su plataforma Canvas®, que ofrece a los asesores financieros un nivel de control y facilidad sin precedentes para crear y gestionar cuentas gestionadas por separado (SMA) personalizadas que buscan mejorar los resultados después de impuestos.
Para más información sobre la empresa, visite osam.com osam.com
SOBRE EL DEPARTAMENTO
Franklin Templeton busca un/a Ingeniero/a Líder de IA/ML para diseñar e implementar agentes para asesores financieros que simplifiquen su trabajo, aprovechando los datos de los clientes y el rendimiento de la cartera. Los candidatos ideales generarán información sobre carteras individuales y a través de un conjunto de negocios de un asesor, todo dentro de una arquitectura supervisada y auditable. Formará parte del equipo de plataforma de IA de Franklin Templeton, donde ayudará a construir la plataforma agentizada y las herramientas orientadas al asesor que están redefiniendo cómo nuestros asesores y clientes interactúan con sus carteras. Esta es una oportunidad para trabajar en la intersección de la IA de vanguardia y la gestión de activos global, poseyendo la arquitectura fundamental y entregando capacidades que llegan a asesores y clientes en todo el mundo.
CÓMO APORTARÁ VALOR
- Diseñar e implementar sistemas multiagente de calidad de producción utilizando los principales frameworks y plataformas de agentes.
- Construir flujos de trabajo de agentes que integren la recuperación de contexto, el razonamiento, la ejecución de herramientas, la validación y las comprobaciones de cumplimiento.
- Desarrollar servicios distribuidos para la ejecución de agentes con una fuerte observabilidad, monitorización y manejo de fallos.
- Establecer herramientas, agentes de datos y servicios para habilitar el contexto, asegurando que el modelo de IA se base en los datos y el conocimiento correctos.
- Integrar agentes y chatbots de IA en nuestra plataforma orientada al cliente para presentar información de manera natural para los asesores.
- Establecer marcos de evaluación para la precisión del razonamiento multi-paso, la base en datos, la mitigación de alucinaciones y la corrección financiera.
- Implementar estrategias de gestión de memoria, manejo de contexto y persistencia del estado del agente.
- Revisar problemas de interacción para refinar continuamente las bases de conocimiento y las configuraciones de los agentes.
- Colaborar con los equipos de producto, diseño e ingeniería para traducir los requisitos del negocio en una arquitectura de agente robusta.
- Optimizar sistemas para latencia, eficiencia de costos y fiabilidad en producción.
- Contribuir a las decisiones de infraestructura en torno a la servidorización de modelos, bases de datos vectoriales, almacenamiento en caché y capas de orquestación.
INICIATIVAS CLAVE QUE ESTE ROL APOYARÁ
IA orientada al asesor
- Diseñar e implementar agentes para asesores financieros que simplifiquen el trabajo del asesor, aprovechando los datos del cliente y el rendimiento de la cartera, generando así información sobre carteras individuales y sobre un conjunto de negocios de un asesor, todo dentro de una arquitectura supervisada y auditable.
Automatización de flujos de trabajo
- Optimizar el servicio al cliente, la implementación de carteras y otros flujos de trabajo internos utilizando agentes de IA conversacionales y autónomos, lo que incluirá el establecimiento de una biblioteca de agentes enfocados que sean efectivos en sus roles.
Plataforma e Infraestructura de Agentes de IA
- Diseñar una plataforma multiagente escalable con motores de orquestación, gestión de memoria y estado, invocación dinámica de herramientas, validación de salida estructurada, observabilidad, tolerancia a fallos y evaluación automatizada, resolviendo desafíos de fiabilidad, explicabilidad y regulatorios a escala.
QUÉ TE AYUDARÁ A TENER ÉXITO EN ESTE ROL
Habilidades Requeridas (Imprescindible)
- Sistemas de IA/ LLM de producción: 5+ años de experiencia en ingeniería de software, incluyendo 2+ años construyendo y desplegando sistemas de LLM, GenAI o basados en agentes en entornos de producción.
- Frameworks de agentes y orquestación de herramientas: Experiencia implementando flujos de trabajo de agentes multi-paso utilizando frameworks como LangChain, llamadas a funciones/herramientas de OpenAI, o frameworks de orquestación similares.
- Programación y sistemas distribuidos: Dominio experto de Python y experiencia construyendo servicios distribuidos o arquitecturas de microservicios.
- Integración y recuperación de datos: Experiencia práctica con bases de datos vectoriales (por ejemplo, Pinecone, FAISS), arquitecturas RAG y técnicas de anclaje de datos.
- Fiabilidad y monitorización en producción: Experiencia implementando sistemas de observabilidad, monitorización y tolerancia a fallos para aplicaciones de alta disponibilidad.
Los/as candidatos/as deben estar autorizados/as para trabajar para cualquier empresa en EE. UU. No podemos patrocinar ni asumir el patrocinio de un visado de empleo en este momento.
Cualificaciones Preferidas (Deseable)
- Dominio de servicios financieros: Experiencia construyendo soluciones tecnológicas para gestión de activos, gestión de patrimonios o plataformas de análisis de carteras.
- Evaluación de IA y gobernanza de modelos: Experiencia diseñando marcos de evaluación para LLMs (por ejemplo, mitigación de alucinaciones, base en datos, pruebas de precisión o monitorización de cumplimiento).
- Sistemas multiagente a escala: Experiencia diseñando o desplegando arquitecturas multiagente que involucren memoria, gestión de estado y capas de orquestación.
- Infraestructura y servidorización de modelos: Experiencia con frameworks de servidorización de modelos, contenedorización (Docker/Kubernetes) y plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP).
- Título avanzado: Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, IA o una disciplina relacionada.
Este es un puesto híbrido que requiere que las personas trabajen en nuestras oficinas de Stamford, San Ramon o San Mateo 3 días por semana, dependiendo de la ubicación del candidato contratado.
esperamos que el salario anual para este puesto oscile entre $180,000 – $212,000, dependiendo de la ubicación y el nivel de experiencia relevante, más bono discrecional.
#LI-Hybrid
Franklin Templeton es un Empleador de Igualdad de Oportunidades. Estamos comprometidos a proporcionar igualdad de oportunidades de empleo a todos los candidatos y empleados, y evaluamos a los candidatos cualificados sin tener en cuenta el origen, la edad, el color, la discapacidad, la información genética, el género, la identidad de género o la expresión de género, el estado civil, la condición médica, el estatus militar o de veterano, el origen nacional, la raza, la religión, el sexo, la orientación sexual y cualquier otra base protegida por la ley, ordenanza o regulación federal, estatal o local.
Franklin Templeton ofrece a sus empleados una gama competitiva y valiosa de recompensas totales —monetarias y no monetarias— diseñadas para apoyar su bienestar y reconocer su tiempo, talento y resultados. Junto con la compensación base, los empleados son elegibles para un bono discrecional anual, un plan 401(k) con una generosa contrapartida y recompensas de reconocimiento. También ofrecemos un paquete integral de beneficios, que incluye una gama de opciones competitivas de atención médica, seguro y beneficios por discapacidad, programa de inversión en acciones para empleados, recursos de aprendizaje, programas de desarrollo profesional, reembolso de ciertos gastos educativos, tiempo libre remunerado (vacaciones / días festivos / enfermedad / baja / baja parental y de cuidados / duelo / días festivos flexibles) y un programa motivacional de bienestar. Nosotros
