Estados Unidos
Siemens
Meeru AI Inc
Arquitecto de IA
RemotoEstados Unidos
Pleasanton, California, United States
PythonSQLPostgreSQLAWSGCP
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre Meeru AI
Meeru AI está creando una plataforma nativa de IA que transforma la forma en que operan los equipos de finanzas y contabilidad. Nos conectamos a sistemas financieros empresariales (ERP, CRM, plataformas de facturación, HRIS) y aplicamos machine learning para convertir datos operativos fragmentados en inteligencia fundamentada y auditable para directores financieros (CFO), controladores y líderes de FP&A.
Realizamos despliegues según las condiciones del cliente ( SaaS multiinquilino, SaaS de inquilino único y en instalaciones locales) a través de AWS, Azure y GCP. Nuestros clientes son equipos financieros de Fortune 500 que requieren aislamiento de datos, auditabilidad y cumplimiento normativo.
Qué hace diferente a este puesto •
El puesto
Buscamos un Arquitecto de IA para ayudar a diseñar y construir el motor de inteligencia en el núcleo de nuestra plataforma, así como los agentes de IA conversacional que se sitúan sobre él y ofrecen respuestas de forma determinista.
Nuestros resultados se sitúan junto a los estados financieros reportados externamente. "Suena plausible" nunca es suficiente. El motor que ayudarás a arquitectar convierte los datos empresariales conectados en respuestas que son calculadas, reproducibles y rastreables hasta la fuente de datos verificada, no improvisadas por un modelo. Los agentes que se sitúan encima interpretan lo que el usuario pregunta, lo dirigen al motor y presentan el resultado en lenguaje natural sin inventar nunca el contenido de la respuesta.
Este es un puesto de arquitectura profundamente práctico. Establecerás la dirección técnica para el motor y la capa de agentes, colaborarás estrechamente con el liderazgo de IA con sede en EE. UU. y con el Ingeniero de IA Staff en el rigor de la fundamentación y la evaluación, y elevarás el estándar de cómo se construye IA determinista y auditable en todo el equipo.
- Determinista por diseño: el motor calcula las respuestas a partir de datos verificados. La misma pregunta sobre los mismos datos devuelve la misma respuesta fundamentada y explicable. •
- Una clara separación de responsabilidades: el motor razona y decide; los agentes conversacionales orquestan y narran, pero nunca fabrican el contenido. •
- Auditable de principio a fin: cada respuesta se remonta a sus datos de origen y a la lógica que la produjo, porque los auditores de nuestros clientes lo pedirán.
Se despliega en las nubes de los clientes, incluyendo LLMs gestionados en VPC, para que los datos del cliente nunca abandonen su entorno.
Requisitos mínimos
- Experiencia en IA/ML aplicado a nivel Senior o Staff. Has lanzado sistemas de IA en producción, no solo prototipos, y has liderado la dirección técnica en al menos uno de ellos.
- Fluidez profunda en patrones modernos de LLM. Experiencia práctica con generación aumentada por recuperación (RAG), agentes que utilizan herramientas y salida estructurada (por ejemplo, esquemas JSON, llamada a funciones).
- Orquestación de agentes. Has construido flujos de trabajo de agentes de varios pasos con LangGraph o un marco similar, incluyendo pasos de verificación, alternativas y puntos donde un humano confirma antes de que el sistema proceda.
- Arquitectura de sistemas. Puedes diseñar un motor, sus interfaces de datos y la capa de agentes superior como un sistema coherente y mantenible, y documentar las decisiones (por ejemplo, registros de decisiones de arquitectura).
- Fundamentación, control de alucinaciones y evaluación. Has hecho de "ninguna respuesta sin respaldo" una regla estricta en un sistema real, y has medido la fidelidad y la alucinación con evaluaciones automatizadas, idealmente ejecutándose en CI.
- Determinismo sobre modelos probabilísticos. Sabes cómo hacer que la misma pregunta sobre los mismos datos devuelva la misma respuesta, y puedes explicar las técnicas que utilizaste.
- Criterio claro sobre lo que un modelo puede afirmar legítimamente. Entiendes por qué las respuestas calculadas y rastreables importan más que las que suenan plausibles en un dominio de alto riesgo.
- Ingeniería de software de producción en Python. Escribes servicios robustos y probados con acceso SQL a almacenes o bases de datos (por ejemplo, Snowflake, PostgreSQL), y te sientes cómodo con el despliegue en contenedores.
- Datos estructurados y herramientas de recuperación. Conocimiento práctico de almacenes vectoriales (pgvector, Pinecone, Weaviate o Qdrant) y de computación de respuestas fiables sobre datos estructurados.
- Liderazgo técnico. Mentoras a ingenieros, diriges revisiones de diseño y conviertes la estrategia establecida por el liderazgo de EE. UU. en una ejecución bien construida.
- Comunicación sólida. Puedes explicar las compensaciones de arquitectura a ingenieros, gerentes de producto y partes interesadas no técnicas en un inglés claro.
- Ubicación y horario de trabajo. Con sede en Hyderabad (preferido) o remoto en otro lugar, y capaz de mantener unas pocas horas de solapamiento diario con las zonas horarias de EE. UU.
- Compromiso flexible. Abierto a tiempo completo, contrato o contrato con opción a contratación, lo que mejor se adapte a ti.
Deseable
- Finanzas, contabilidad u otros dominios auditados. Experiencia donde los resultados se enfrentan a auditores o reguladores (finanzas, salud, seguros, legal).
- Grafos de conocimiento y motores de razonamiento. Experiencia con grafos de conocimiento, capas semánticas o motores de reglas/razonamiento que modelan hechos y relaciones.
- Sistemas con intervención humana. Has diseñado bucles de revisión, confirmación o retroalimentación que mejoran un sistema con el tiempo.
- LLMs gestionados dentro de las nubes de los clientes. Experiencia práctica con Amazon Bedrock, Google Vertex AI o Azure OpenAI desplegados en la red privada (VPC) de un cliente, para que los datos nunca abandonen su entorno.
- Despliegue multinube y local. Experiencia enviando IA a AWS, Azure y GCP, incluyendo instalaciones de inquilino único y en instalaciones locales, y trabajando con equipos de plataforma en el servicio de modelos y el costo de inferencia.
- Observabilidad de IA. Experiencia con herramientas de rastreo y evaluación para aplicaciones de LLM.
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