Jobgether

Ingeniero/a Principal de IA, Pipelines de Medios

Estados Unidos

United States

TypeScriptPythonGo
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 Principal de IA, Pipelines de Medios, 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 las medidas precontractuales bajo las leyes de protección de datos aplicables (incluido el RGPD). Puedes ejercer tus derechos (acceso, rectificación, supresión, oposición) en cualquier momento.

#LI-CL1

Asume un rol técnico de liderazgo en la creación de sistemas de transformación de medios basados en IA que ayudan a creadores y marcas de medios a ampliar el alcance de su contenido a través de plataformas e idiomas. Como Ingeniero/a Principal, definirás la arquitectura y la hoja de ruta técnica para los pipelines que transforman grandes catálogos de medios en vídeos de formato corto, doblajes multilingües y formatos optimizados para el descubrimiento mediante IA. Combinarás la ingeniería práctica con la toma de decisiones estratégicas en IA multimodal, sistemas distribuidos e infraestructura en la nube. Un enfoque clave será mejorar la velocidad de procesamiento, controlar los costes de inferencia y garantizar resultados de alta calidad de forma constante a escala. Trabajando en estrecha colaboración con especialistas en IA y líderes interfuncionales, establecerás estándares de ingeniería y guiarás funciones críticas desde la experimentación hasta la producción. Esta es una oportunidad para dar forma a un producto en rápida evolución mientras resuelves desafíos complejos en la intersección de la IA, los medios y la fiabilidad empresarial.

Responsabilidades

Serás responsable de la dirección técnica y la entrega práctica del pipeline principal de transformación de medios, asegurando que siga siendo escalable, rentable, fiable y adaptable a medida que evolucionan los modelos y las necesidades de los clientes. Tus responsabilidades incluirán:

  1. Arquitectura de Pipeline: Definir la arquitectura para la ingesta, transformación, control de calidad y entrega de medios. Tomar decisiones clave sobre orquestación, modelos de datos, límites de servicio y diseño de sistemas, documentándolas claramente para otros ingenieros.
  1. Estrategia de Modelos y Proveedores: Evaluar y seleccionar tecnologías entre modelos de lenguaje extenso, reconocimiento de voz, texto a voz, traducción y procesamiento de vídeo. Realizar comparaciones estructuradas de modelos y determinar cuándo construir, comprar o ajustar soluciones.
  1. Infraestructura de IA Flexible: Diseñar pipelines modulares que permitan reemplazar o actualizar modelos de IA y proveedores de servicios sin requerir cambios arquitectónicos importantes.
  1. Optimización de Costes, Latencia y Rendimiento: Ser responsable del coste por minuto de los medios procesados y mejorar la eficiencia mediante el procesamiento por lotes, el almacenamiento en caché, el enrutamiento inteligente y la gestión de recursos de GPU. Asegurar que el sistema se degrade de forma controlada cuando los proveedores externos experimenten retrasos o interrupciones.
  1. Evaluación y Control de Calidad: Desarrollar marcos de evaluación para la precisión de la traducción, la naturalidad y sincronización del doblaje, la selección de clips y el cumplimiento de la marca. Implementar puertas de calidad automatizadas, comprobaciones de verificación, detección de silencio y detección de fallos, con el apoyo de revisiones humanas específicas.
  1. Fiabilidad Empresarial: Establecer objetivos de nivel de servicio (SLO), prácticas de observabilidad, procedimientos de respuesta a incidentes y estándares sólidos de manejo de datos para contenido de clientes sensible, no publicado o con derechos restringidos.
  1. Derechos, Consentimiento y Seguridad de la IA: Colaborar con el liderazgo para abordar el consentimiento de clonación de voz, derechos de imagen, propiedad del contenido y divulgación de IA, integrando las salvaguardas pertinentes en la arquitectura del sistema.
  1. Estándares de Ingeniería y Mentoría: Establecer expectativas para la documentación de diseño, revisiones de código, pruebas y calidad técnica. Apoyar a otros ingenieros mediante mentoría, programación en pareja y comentarios constructivos.
  1. Entrega Práctica de Producto: Desarrollar personalmente componentes críticos y liderar iniciativas de alta prioridad de la hoja de ruta desde los prototipos iniciales hasta el despliegue en producción.
  1. Mejora Continua: Identificar cuellos de botella de escalabilidad, evaluar cómo funcionará la arquitectura a diez veces el volumen actual e implementar mejoras que aumenten la eficiencia, la calidad y la madurez operativa.
  1. Resultados Medibles: Reducir los costes de procesamiento, establecer puntuaciones de calidad rastreables para cada tipo de resultado, acelerar la introducción de nuevos modelos e idiomas y ofrecer informes de fiabilidad transparentes a los clientes empresariales.

Requisitos

Eres un/a ingeniero/a experimentado/a con mentalidad de producto que combina una profunda experiencia en sistemas con experiencia práctica en IA generativa. Te sientes cómodo/a tomando decisiones técnicas de alto impacto en un entorno en evolución, validando suposiciones mediante la experimentación y asumiendo la responsabilidad de los resultados de producción.

  1. Amplia Experiencia en Ingeniería: Típicamente 10+ años de experiencia en ingeniería de software, incluyendo la propiedad de sistemas de producción con usuarios reales, compromisos de tiempo de actividad y restricciones de costes.
  1. Experiencia en IA Generativa en Producción: Experiencia demostrada en la entrega de sistemas de IA multimodales o impulsados por LLM a producción, incluyendo flujos de trabajo de agentes, pipelines de varios pasos o generación aumentada por recuperación (RAG).
  1. Preparación para Producción y Evaluación: Experiencia abordando los desafíos que van más allá de los prototipos, incluyendo marcos de evaluación, reintentos, manejo de fallos, monitorización y gestión de costes de inferencia.
  1. Programación e Infraestructura en la Nube: Profundo dominio de Python y/o TypeScript, junto con experiencia en el uso de al menos una plataforma en la nube importante. Capacidad para seleccionar tecnologías basadas en requisitos técnicos y comerciales y explicar claramente las ventajas y desventajas.
  1. Sistemas Distribuidos: Sólida comprensión de la orquestación de trabajos, colas de mensajes, sistemas de almacenamiento, bases de datos y el diseño de cargas de trabajo a gran escala que se ejecutan durante períodos prolongados y deben recuperarse de fallos.
  1. Liderazgo Técnico: Experiencia estableciendo la dirección arquitectónica para sistemas utilizados por otros ingenieros, respaldada por documentación de diseño, revisiones de código y mentoría.
  1. Mentalidad Nativa de IA: Curiosidad por los modelos y herramientas emergentes, con el hábito de experimentar, construir prototipos y desarrollar herramientas o agentes personalizados. Capacidad para distinguir experimentos prometedores de soluciones listas para producción.
  1. Buen Criterio Técnico: Confianza para tomar decisiones con información incompleta, evaluar riesgos, explicar suposiciones y cambiar de dirección cuando la evidencia lo justifica.
  1. Liderazgo Colaborativo: Sólidas habilidades de comunicación, humildad, integridad y respeto tanto por las disciplinas técnicas como por las creativas. Capacidad para dar y recibir comentarios de manera constructiva.
  1. Orientación a Producto y Negocio: Un fuerte enfoque en la ejecución, el valor comercial, las necesidades del cliente y los resultados medibles en lugar de la experimentación por sí misma.
  1. Autonomía y Responsabilidad: Capacidad para trabajar eficazmente en un entorno remoto, priorizar de forma independiente según los objetivos de la empresa, asumir la responsabilidad de los resultados y mantener informadas a las partes interesadas.

Experiencia adicional que sería ventajosa incluye:

  1. Procesamiento de Medios: Familiaridad con FFmpeg, códecs, contenedores, transcodificación, normalización de sonoridad y formatos de subtítulos.
  1. IA de Voz y Audio: Experiencia con reconocimiento de voz, texto a voz, clonación de voz, diarización de hablantes o tecnologías de sincronización labial.
  1. Comprensión de Vídeo: Conocimiento de detección de escenas, extracción de momentos destacados, selección de clips o incrustaciones multimodales.
  1. Alojamiento de Modelos Basado en GPU: Experiencia en el autoalojamiento de modelos de IA de código abierto en GPU, incluyendo planificación de capacidad y optimización de costes.
  1. Recuperación de Contenido: Familiaridad con sistemas de recuperación y búsqueda vectorial en grandes catálogos de contenido.
  1. Experiencia en la Industria: Antecedentes en medios, publicaciones, podcasting, plataformas de creadores o provisión de soluciones tecnológicas a clientes de medios empresariales.

Beneficios

  • Propiedad técnica: Lidera la arquitectura y la dirección técnica de un producto de IA central mientras mantienes un rol práctico en el trabajo de ingeniería crítico.
  • Impacto en el producto: Crea herramientas impulsadas por IA que ayudan a los creadores y marcas de medios a distribuir contenido a través de plataformas, idiomas y canales de descubrimiento basados en IA.
  • Desafíos avanzados de IA: Trabaja en IA multimodal, orquestación de modelos, tecnologías de voz, procesamiento de vídeo y sistemas distribuidos a gran escala.
  • Autonomía de ingeniería: Influye en las elecciones tecnológicas, la arquitectura, la estrategia de proveedores y la hoja de ruta del producto.
  • Colaboración interfuncional: Trabaja en estrecha colaboración con especialistas en ingeniería de IA y líderes organizacionales para traducir objetivos de producto ambiciosos en sistemas de producción.
  • Crecimiento profesional: Establece estándares de ingeniería, asesora a otros ingenieros y ayuda a dar forma a los cimientos técnicos de un producto de IA en evolución.

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