Guidepoint

29 oct 2026

Ingeniero/a de IA Senior

Canadá

Toronto, Ontario, Canada

TypeScriptPythonKubernetes

Traducción automática. Consulta el original.

Descripción general

Guidepoint está invirtiendo en IA aplicada en toda su plataforma de investigación. Estamos creando sistemas de IA de producción que ayudan a los equipos de investigación a interactuar con nuestra red global de expertos y nuestros activos de conocimiento exclusivos. Estos sistemas combinan flujos de trabajo multiagente, IA conversacional, recuperación y datos estructurados para respaldar experiencias de investigación fiables y de alta calidad.

Buscamos un/a Ingeniero/a de IA Senior con un enfoque práctico para llevar prototipos funcionales a producción y dar forma a la arquitectura a medida que el producto crece. Tendrás una amplia responsabilidad en el diseño de agentes, evaluación, APIs y despliegue en la nube, trabajando en estrecha colaboración con las partes interesadas de producto, ingeniería y cumplimiento.

Este es un puesto híbrido con base en nuestra oficina de Toronto.

Lo que harás

Crear flujos de trabajo multiagente: Diseñar y lanzar sistemas donde agentes especializados colaboren para completar tareas de investigación, incluyendo la planificación de tareas, el uso de herramientas, la delegación, las transferencias y la síntesis de resultados.

Hacer que el comportamiento de los agentes sea fiable: Aplicar permisos, reglas de dominio, límites de flujo de trabajo y requisitos de salida en el código de la aplicación. Diseñar para un uso seguro de herramientas, una gestión clara de fallos y revisión humana cuando sea necesario.

Gestionar la orquestación y el estado: Crear flujos de trabajo de múltiples turnos fiables con gestión de estado explícita, estrategias de memoria y contexto, tiempos de espera, reintentos y recuperación ante fallos parciales.

Desarrollar APIs de producción: Crear y mantener servicios de Python y APIs que conecten a los agentes con los productos de Guidepoint, datos internos y proveedores externos.

Fundamentar las respuestas en datos fiables: Crear canales de recuperación y búsqueda sobre grandes activos de conocimiento internos. Devolver resultados estructurados y trazables, y dejar claro qué fuentes respaldan una respuesta.

Crear el sistema de evaluación: Definir y mantener evaluaciones para el éxito de las tareas, la precisión factual, la fundamentación, la integridad, el cumplimiento de políticas, la latencia y el coste. Utilizar conjuntos de pruebas representativos, comprobaciones de regresión y comentarios de producción para guiar las mejoras y las decisiones de lanzamiento.

Desplegar y operar servicios de IA: Responsabilizarse de los servicios desde el diseño hasta el despliegue en producción y las operaciones, utilizando contenedores, Kubernetes, Azure y Databricks cuando sea apropiado.

Ajustar el pipeline completo de IA: Seleccionar modelos y herramientas, diseñar el contexto, definir salidas estructuradas y gestionar las compensaciones entre calidad, latencia, fiabilidad y coste.

Integrar proveedores de forma limpia: Colocar a los proveedores de modelos, recuperación y voz detrás de interfaces claras para que el sistema pueda evolucionar a medida que cambian los productos y los requisitos.

Establecer prácticas de ingeniería: Establecer patrones para la revisión de código, pruebas, observabilidad, respuesta a incidentes y preparación para producción a medida que el equipo crece.

Lo que aportas

8+ años de experiencia en ingeniería de software, incluyendo 3+ años creando y operando productos de IA o impulsados por LLM en producción.

Grado universitario en Informática, Ingeniería o un campo técnico relacionado con 6+ años de experiencia profesional; o un Máster con 4+ años de experiencia profesional en ingeniería de software backend y IA Generativa. Esto debe incluir un historial probado de diseño, construcción y escalado de sistemas distribuidos de nivel de producción.

Experiencia demostrada en el diseño y lanzamiento de flujos de trabajo multiagente o agentes en producción, incluyendo orquestación, uso de herramientas, gestión de estado y gestión de fallos.

Sólidas habilidades en Python y experiencia en la creación de APIs de producción y servicios backend. Se valorará la experiencia en TypeScript.

Experiencia práctica con despliegue nativo en la nube, incluyendo contenedores, Kubernetes, CI/CD y observabilidad en producción.

Experiencia trabajando con Azure y/o Databricks en entornos de producción.

Experiencia práctica con la evaluación de LLM: creación de conjuntos de pruebas, medición de calidad y precisión, análisis de fallos y uso de resultados para mejorar sistemas o controlar lanzamientos.

Experiencia con generación aumentada por recuperación (RAG), embeddings, bases de datos vectoriales o sistemas de búsqueda a gran escala.

Comprensión de los riesgos de modelos y flujos de trabajo, incluyendo respuestas no admitidas, inyección de prompts, llamadas a herramientas inseguras y límites de acceso a datos, y experiencia abordándolos mediante el diseño de sistemas y código.

Experiencia operando servicios con requisitos de producción de fiabilidad, latencia y coste.

Criterio de producto: capacidad para definir el alcance de una primera versión útil, comparar enfoques con evidencia y realizar lanzamientos iterativos.

Se valorará

Experiencia con marcos de trabajo de agentes y orquestación como LangGraph, LangChain o similares, junto con el criterio para usar código simple cuando sea una mejor opción.

Experiencia con Databricks, incluyendo sus datos, machine learning o flujos de trabajo de despliegue.

Experiencia en sistemas en tiempo real o streaming, como WebSockets, WebRTC, canales de audio u otros servicios de baja latencia.

Experiencia en IA de voz, incluyendo plataformas de telefonía, conversión de voz a texto, conversión de texto a voz, gestión de turnos o marcos de trabajo de agentes de voz.

Experiencia en grafos de conocimiento o recuperación de información a gran escala.

Experiencia en industrias reguladas o sensibles al cumplimiento, como la salud o las finanzas.

Experiencia con métodos de LLM-como-juez, flujos de trabajo de revisión humana o monitorización de producción para la calidad de la IA.

Lo que ofrecemos

El rango salarial base anual para este puesto es de 175,000-210,000. Además, este puesto es elegible para un bono anual discrecional basado en el rendimiento.

También serás elegible para los siguientes beneficios:

Tiempo libre remunerado

Plan de beneficios integral

Contribución de la empresa al RRSP

Oportunidades de desarrollo a través de la plataforma LinkedIn Learning

Sobre Guidepoint

Guidepoint impulsa flujos de trabajo de investigación de extremo a extremo para los mejores equipos de investigación del mundo.

Respaldado por una red global de más de 2 millón de expertos y más de 1,600 empleados, Guidepoint ofrece acceso en tiempo real a experiencia, investigación primaria y conocimiento procesable que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas. A través de consultas, encuestas, eventos, contenido exclusivo y herramientas habilitadas por IA, apoyamos cada etapa del proceso de toma de decisiones, desde el desarrollo de hipótesis y la recopilación de información hasta la validación de suposiciones y la creación de convicción para decisiones críticas.

En Guidepoint, nuestro éxito depende de la diversidad de nuestros empleados, expertos y clientes, lo que nos permite fomentar conexiones significativas y una amplia gama de perspectivas. Estamos comprometidos a crear un entorno inclusivo y acogedor donde personas de todos los orígenes, identidades y experiencias puedan contribuir y tener éxito.

Compensación

#LI-SP1

#LI-HYBRID

Esta oferta de empleo es para una vacante existente. El salario ofrecido se basará en las habilidades, experiencia, cualificaciones y ubicación del candidato seleccionado.

$175,000—$210,000 CAD

Idiomas

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Lo que harás

Lo que aportas

Se valorará

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