Estados Unidos
Anduril Industries
Inspira Financial
Lead AI Software Engineer (Remoto)
Estados Unidos
Oak Brook, Illinois, United States
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
El Lead AI Software Engineer reportará al Sr. Director, AI Center of Excellence, en el Departamento de Tecnología. Este puesto es de carácter práctico y se centra en la construcción de la base de ingeniería de IA de la empresa, incluyendo el enrutador semántico, el alojamiento de modelos y entornos de pruebas, la pasarela de IA empresarial y la capa de operaciones de IA utilizada en todo el negocio. El rol trabaja conforme a la arquitectura y los estándares establecidos por el liderazgo técnico del CoE y contribuye con aportaciones de diseño para ayudar a definirlos. Las funciones principales incluyen construir y operar la plataforma de IA compartida y la capa de enrutamiento semántico; colaborar con AI-Ops en la monitorización, evaluación y barreras de gobernanza; construir patrones de integración de IA seguros y conformes a la normativa para un entorno de servicios financieros regulado; construir y escalar pipelines de agentes y orquestación multi-agente; entregar servicios de IA en producción para funciones de negocio habilitadas por el CoE; construir componentes reutilizables para las arquitecturas de referencia del CoE; evaluar la economía de las unidades de carga de trabajo de IA; realizar prototipos de capacidades de IA emergentes; asesorar a ingenieros en todo el CoE y equipos asociados; y colaborar con los equipos de seguridad, riesgo, cumplimiento y gobernanza de datos. Este puesto no tiene personal a cargo.
- Construir y operar la plataforma de IA compartida para la empresa, incluyendo capacidades fundamentales de datos semánticos, modelos, entornos de pruebas y alojamiento utilizadas en casos de uso de desarrolladores y personalización dentro del producto.
- Construir un enrutamiento de solicitudes inteligente utilizando análisis semántico y lógica determinista para dirigir las solicitudes al LLM, herramienta interna o grupo de agentes más adecuado, utilizando el coste, la latencia y la privacidad como criterios de enrutamiento.
- Colaborar con AI-Ops para habilitar informes basados en métricas, monitorización de calidad, rendimiento y deriva en sistemas en vivo, construir entornos de evaluación de modelos y apoyar las barreras de gobernanza para un uso seguro de la IA a escala.
- Construir patrones de integración de IA seguros y conformes a la normativa, adecuados para un entorno de servicios financieros regulado.
- Construir y ayudar a escalar pipelines de agentes y orquestación multi-agente a lo largo del ciclo de vida de desarrollo de software, desde la fase piloto hasta la capacidad de ingeniería medida en los equipos de producto.
- Entregar servicios de IA en producción que soporten inteligencia documental y resolución de reclamaciones, autoservicio conversacional y de voz, inteligencia de llamadas, detección de fraudes y anomalías, y monitorización regulatoria.
- Construir componentes reutilizables y patrones estándar alineados con las arquitecturas de referencia del CoE para que otros equipos y consultores integrados puedan construir soluciones de IA sin tener que reconstruir la base.
- Evaluar la economía de las unidades de carga de trabajo de IA, incluyendo el coste por transacción, el gasto en tokens e inferencia, los presupuestos de latencia y el análisis que respalda las decisiones de construir frente a comprar y de auto-alojar frente a utilizar proveedores.
- Identificar y realizar prototipos de capacidades de IA emergentes relevantes para el negocio y la hoja de ruta tecnológica, con un enfoque claro de bloques de construcción para el escalado.
- Construir pruebas de viabilidad rápidas y enfocadas, y utilizarlas para crear componentes fundamentales que escalen con los equipos mediante una transferencia limpia.
- Liderar sesiones de aprendizaje continuo aplicado y trabajar directamente en pareja con los equipos de ingeniería en nuevos métodos de desarrollo y adopción de prototipos o patrones.
- Entrenar a consultores de IA integrados y a la red de coaching en los patrones y estándares del CoE para escalar la capacidad de entrega de IA más allá del CoE.
- Mentorizar a ingenieros de software de nivel I, II y Senior en todo el CoE y equipos asociados, participar en revisiones de diseño de IA y ayudar a resolver problemas complejos de agentes e integración junto con ingenieros de nivel Principal.
- Colaborar con los equipos de seguridad, riesgo, cumplimiento y gobernanza de datos para apoyar una entrega de IA segura y conforme a la normativa.
Cualificaciones
Educación y experiencia
Mínimo requerido:
- Grado en Ingeniería Informática o equivalente
- 7+ años construyendo y operando software en producción, incluyendo 2+ años entregando IA en producción, LLM o sistemas de ML, con un historial de construcción y entrega de componentes de una plataforma a escala empresarial.
Habilidades y capacidades
- Construcción y operación de flujos de trabajo de agentes en producción como máquinas de estado, incluyendo lógica de ramificación, rutas de reintento y recuperación, y control preciso sobre el flujo de procesos de varios pasos.
- Diseño de sistemas multi-agente, incluyendo asignación de roles y coordinación, patrones de conversación entre agentes y bucles de ejecución de código para la resolución iterativa de problemas.
- Fluidez profunda con entornos de desarrollo asistidos por IA como GitHub Copilot, Claude Code o ONA, con experiencia ayudando a los equipos a adoptarlos y medir su impacto.
- Enrutamiento semántico y orquestación de modelos, incluyendo análisis de intención basado en embeddings, lógica de respaldo determinista y selección de modelos basada en políticas entre múltiples proveedores según criterios de coste, latencia y privacidad.
- Experiencia en API e integración a través de patrones REST, basados en eventos y MCP, incluyendo la integración de IA en sistemas de registro y plataformas de flujo de trabajo.
- Observabilidad y AI Ops para sistemas no deterministas, incluyendo rastreo distribuido, análisis de comportamiento, métricas de uso y calidad, detección de deriva, y telemetría de costes y latencia para informes ejecutivos.
- Ingeniería consciente de la seguridad con experiencia demostrada en el manejo de PII y datos sensibles, incluyendo cifrado, gestión de secretos, acceso de menor privilegio y pistas de auditoría en un entorno regulado.
- Experiencia en alojamiento y servicio de modelos, incluyendo el despliegue de modelos auto-alojados o de pesos abiertos, optimización de inferencia y patrones de pasarela o proxy frente a múltiples modelos.
- Ingeniería de evaluación y fiabilidad para sistemas probabilísticos, incluyendo entornos de pruebas, conjuntos de datos de referencia, puntuación offline y online, barreras de seguridad, red-teaming, mitigación de alucinaciones y diseño de revisión humana.
- Fundamentos de ingeniería de datos para IA, incluyendo pipelines de ingesta y extracción de documentos, integración y mapeo de fuentes de datos, embeddings y controles de calidad de datos.
- Liderazgo técnico sin autoridad formal, incluyendo la contribución a registros de decisiones de arquitectura y revisiones de diseño, mentoría a ingenieros junior y senior, y comunicación clara de las compensaciones.
- Capacidad para entregar capacidades de la hoja de ruta, moviendo el trabajo desde el descubrimiento hasta el prototipo, validación en producción y escalado frente a métricas de negocio definidas.
- Capacidad para moverse con fluidez entre el pensamiento sistémico abstracto y la entrega táctica e incremental, mientras se encuentra una ruta crítica y se gestionan las partes interesadas.
- Se prefiere experiencia en servicios financieros, beneficios de salud u otra industria regulada, siendo especialmente valiosa la exposición al dominio de HSA/FSA, reclamaciones, custodia o pagos.
- Se prefiere conocimiento de marcos de gobernanza y cumplimiento de IA, tales como NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, gestión de riesgos de modelos, SOC 2 o entornos de control HIPAA.
- Se prefiere experiencia con prototipado rápido y evaluación de viabilidad en una capacidad de I+D o innovación.
- Se prefiere experiencia facilitando sesiones de aprendizaje técnico o trabajando en pareja con ingenieros de diversos niveles de habilidad.
- Se prefiere experiencia en inteligencia documental y procesamiento inteligente de documentos, incluyendo OCR, extracción y pipelines de clasificación con objetivos de precisión medidos.
- Es una ventaja contar con experiencia en sistemas de decisión y adjudicación donde las decisiones de la máquina son revisadas, auditadas y mantenidas bajo un estándar de precisión y tiempo de respuesta.
- Se prefiere experiencia en IA conversacional y de voz, incluyendo deflexión de chat, conversión de voz a texto, transcripción y resumen de llamadas, y respuestas autenticadas específicas de la cuenta.
- Se prefiere experiencia en detección de fraude, anomalías y señales de identidad, incluyendo líneas base de comportamiento, análisis de relaciones o grafos, y detección de medios manipulados o generados por IA.
- Se prefiere experiencia con plataformas de flujo de trabajo y automatización low-code.
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