Jobgether

Ingeniero/a de IA/ML

Estados Unidos

United States

PythonAWS
Traducción automática. Consulta el original.

Sobre la oportunidad

Este puesto se publica en nombre de una empresa asociada, que gestiona todas las solicitudes y los pasos siguientes. Nuestro socio busca un/a Ingeniero/a de IA/ML con base en Estados Unidos.

Cómo funciona Jobgether

Utilizamos un proceso de emparejamiento impulsado por IA para garantizar que tu solicitud sea revisada de forma rápida, objetiva y justa frente a los requisitos principales del puesto. Nuestro sistema identifica a los candidatos que mejor se ajustan, y esta lista corta se comparte directamente con la empresa contratante. La decisión final y los pasos siguientes (entrevistas, evaluaciones) son gestionados por su equipo interno.

¡Agradecemos tu interés y te deseamos lo mejor!

¿Por qué solicitar a través de Jobgether?

Aviso de privacidad de datos: Al enviar tu solicitud, reconoces que Jobgether procesará tus datos personales para evaluar tu candidatura y compartir información relevante con el empleador contratante. Este procesamiento se basa en el interés legítimo y en medidas precontractuales bajo las leyes de protección de datos aplicables (incluyendo el RGPD). Puedes ejercer tus derechos (acceso, rectificación, supresión, oposición) en cualquier momento.

#LI-CL1

Únete a un equipo de ingeniería impulsado por una misión, que desarrolla sistemas de IA prácticos para abordar desafíos del mundo real en salud, agricultura, educación y desarrollo internacional. Como Ingeniero/a de IA/ML, diseñarás, construirás, evaluarás, implementarás y mejorarás continuamente aplicaciones basadas en IA utilizadas por organizaciones sin ánimo de lucro y sus comunidades. Trabajarás en soluciones que van desde copilotos clínicos y herramientas de coaching mediante IA hasta chatbots de asesoramiento agrícola e infraestructura de evaluación. En colaboración con científicos del comportamiento, investigadores e ingenieros integrados, traducirás la investigación aplicada en IA en productos fiables y escalables, así como en recursos técnicos reutilizables. También ayudarás a las organizaciones asociadas a fortalecer sus propias capacidades de IA mediante mentoría, contribuciones de código abierto e intercambio de conocimientos. Este puesto totalmente remoto ofrece una gran autonomía técnica y la oportunidad de aplicar ingeniería de IA avanzada a iniciativas que pueden mejorar los resultados para millones de personas.

Responsabilidades

En este puesto, construirás y mejorarás sistemas de IA listos para producción, al tiempo que ayudas a los socios sin ánimo de lucro a adoptar prácticas de IA eficaces, medibles y responsables. Tu trabajo combinará ingeniería práctica, investigación aplicada, experimentación y colaboración con equipos que trabajan directamente sobre el terreno.

  1. Diseñar, construir, evaluar, implementar y mejorar sistemas de machine learning y aplicaciones basadas en IA para casos de uso del mundo real.
  1. Contribuir a la infraestructura y herramientas de evaluación de IA de código abierto que ayudan a las organizaciones sin ánimo de lucro a evaluar y mejorar sus productos de IA.
  1. Trabajar estrechamente con científicos del comportamiento, investigadores y equipos de campo para identificar desafíos recurrentes y traducir los hallazgos en herramientas, marcos de trabajo, manuales y publicaciones técnicas reutilizables.
  1. Desarrollar métodos de evaluación rigurosos para sistemas de IA, incluyendo conjuntos de datos adecuados, criterios de evaluación y mejoras de rendimiento medibles.
  1. Construir e iterar sobre aplicaciones de LLM de grado de producción y sistemas agentes, mejorando su fiabilidad, utilidad y rendimiento para los usuarios previstos.
  1. Publicar innovaciones técnicas significativas de los proyectos de los socios como contribuciones de código abierto siempre que sea apropiado.
  1. Entregar soluciones a través de ciclos rápidos de desarrollo e implementación, utilizando la experimentación y la retroalimentación medible para guiar las mejoras.
  1. Documentar decisiones técnicas, mantener estándares de ingeniería y asegurar que los componentes de IA sigan siendo fiables y mantenibles.
  1. Monitorear los desarrollos en la investigación aplicada de IA, evaluar los avances relevantes y probar enfoques prometedores en entornos prácticos.
  1. Asesorar y apoyar a organizaciones sin ánimo de lucro que desarrollan productos de IA generativa, ayudándoles a adoptar prácticas, herramientas y flujos de trabajo de ingeniería eficaces.
  1. Mentorear al personal de la organización asociada y ayudar a fortalecer sus capacidades técnicas internas y sus prácticas de IA responsable.
  1. Contribuir a talleres, seminarios e iniciativas de intercambio de conocimientos que comuniquen lecciones y mejores prácticas de los proyectos en curso.
  1. Realizar visitas a las instalaciones para comprender los desafíos operativos, observar cómo se utilizan las herramientas de IA y recomendar mejoras técnicas basadas en las necesidades directas de los usuarios.
  1. Tomar la iniciativa en la identificación de problemas, la definición de soluciones y la conducción de proyectos hasta su implementación y despliegue.

Requisitos

El candidato ideal combina fundamentos sólidos de machine learning con una experiencia práctica sustancial en la entrega de productos de IA para el usuario final. Debes sentirte cómodo moviéndote entre la investigación, la experimentación, la ingeniería de producción y la colaboración con partes interesadas no técnicas, manteniendo un fuerte enfoque en el impacto práctico.

  1. Fundamentos sólidos en matemáticas, deep learning, modelos de lenguaje grandes (LLMs) y sistemas de IA modernos.
  1. Al menos 4 años de experiencia práctica en ingeniería de machine learning, incluyendo la construcción, evaluación y mejora sistemática de al menos un producto orientado al usuario final impulsado por deep learning. La experiencia limitada a la integración de APIs de modelos, la construcción de paneles internos o la contribución exclusiva a la infraestructura de ML no cumple con este requisito.
  1. Al menos 1–2 años de experiencia en la construcción de aplicaciones impulsadas por LLM, incluyendo al menos un agente de grado de producción más allá de una prueba de concepto.
  1. Experiencia práctica en la evaluación de sistemas de IA, con una sólida comprensión del diseño de conjuntos de datos, metodología de evaluación y medición del rendimiento.
  1. Dominio de Python y disposición para permanecer profundamente involucrado en la implementación práctica.
  1. Fluidez en la ingeniería de prompts y de contexto para sistemas agentes, incluyendo la capacidad de determinar si un problema requiere mejores prompts, un modelo diferente, mejores herramientas o cambios en el pipeline general.
  1. Experiencia en el uso de agentes de codificación de IA para producir trabajo de alta calidad, con el juicio y la responsabilidad para validar los resultados y asumir la responsabilidad de lo que entregas.
  1. Capacidad para leer artículos de investigación, evaluar nuevas ideas y probar rápidamente enfoques relevantes mediante la experimentación práctica.
  1. Mentalidad experimental, con la capacidad de razonar cuidadosamente sobre datos, modelos y evaluación mientras se realiza un progreso iterativo y medible.
  1. Pensamiento basado en primeros principios y capacidad para diseñar soluciones prácticas y escalables.
  1. Enfoque centrado en el usuario que prioriza si un producto funciona eficazmente para su público objetivo.
  1. Proactividad, sentido de urgencia, atención al detalle y capacidad para llevar los proyectos hasta su finalización sin dirección constante.
  1. Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal, incluyendo la capacidad de explicar conceptos técnicos claramente a audiencias no técnicas.
  1. Compromiso con el desarrollo responsable de la IA y la tecnología que ofrece beneficios sociales significativos.

Cualificaciones adicionales

  1. Experiencia con procesamiento de lenguaje natural multilingüe o idiomas de bajos recursos, particularmente suajili, hindi e idiomas hablados en África Oriental y el sur de Asia.
  1. Trabajo previo en salud global, desarrollo internacional o tecnología de impacto social.
  1. Familiaridad con la ciencia del comportamiento o aplicaciones de IA diseñadas para apoyar el cambio de comportamiento.
  1. Experiencia con pipelines de anotación de datos y metodologías de evaluación de LLM.
  1. Conocimiento de seguridad de IA, alineación o marcos de trabajo de IA responsable.
  1. Experiencia en la implementación de modelos en producción y trabajo con infraestructura en la nube como AWS, la plataforma Google Cloud o Azure.
  1. Publicaciones en conferencias líderes de IA o redacción técnica sustancial documentando investigación de ingeniería y resultados.

Beneficios

  • Compensación: Competitiva dentro del sector tecnológico impulsado por una misión, con una compensación situada por debajo de los niveles salariales típicos de las grandes empresas tecnológicas.
  • Trabajo remoto: Entorno de trabajo totalmente remoto y con prioridad asíncrona.
  • Horario flexible: Las horas de trabajo pueden adaptarse a tu zona horaria, sin horas centrales obligatorias.
  • Colaboración internacional: Únete a un equipo distribuido globalmente que trabaja en América del Norte, Europa, África Oriental, Asia Oriental y el sur de Asia.
  • Impacto significativo: Construye aplicaciones de IA que aborden desafíos prácticos en salud, agricultura y otras áreas del desarrollo internacional.
  • Autonomía técnica: Lleva los proyectos desde la definición inicial del problema y la selección del modelo hasta la implementación, evaluación y mejora continua.
  • Colaboración interdisciplinaria: Trabaja junto a científicos del comportamiento, economistas del desarrollo, investigadores de campo e ingenieros integrados.
  • Contribuciones de código abierto: Comparte innovaciones técnicas, herramientas y aprendizajes con la comunidad en general en lugar de mantener todo el trabajo dentro de productos propietarios.
  • Desarrollo profesional: Mantente cerca de la investigación aplicada en IA y gana experiencia resolviendo problemas desafiantes en entornos operativos reales.
  • Autonomía y responsabilidad: Contribuye dentro de un equipo pequeño con una jerarquía mínima, retroalimentación directa y oportunidades para influir en las decisiones técnicas.
  • Elegibilidad de ubicación: El puesto está abierto a candidatos con base en el África subsahariana y el sur de Asia. India se encuentra dentro de las regiones elegibles declaradas, sujeto a la ubicación del equipo de contratación y a los requisitos de contratación.
  • Acuerdo de contrato: La contratación internacional se realiza bajo una modalidad de contratista.

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