Estados Unidos
Nominal
Nominal
Ingeniero/a de Investigación Staff, Evaluaciones de Agentes y Post-entrenamiento
Estados Unidos
London, England, United Kingdom · Los Angeles, California, United States · San Francisco, California, United States · New York, New York, United States · Austin, Texas, United States · Seattle, Washington, United States
Traducción automática. Consulta el original.
SOBRE NOMINAL
Nuestra misión es acelerar la forma en que el mundo diseña hardware nuevo. La plataforma conectada de pruebas y operaciones de Nominal impulsa los programas de hardware más avanzados del mundo y sus startups más ambiciosas, desde naves espaciales, coches de carreras y vehículos autónomos hasta programas de defensa y energía de próxima generación. Nuestros clientes incluyen Anduril, Shield AI, Hermeus, Albedo, Shinkei y Pratt Miller Motorsports, así como programas de la Marina de los EE. UU. y la Fuerza Aérea de los EE. UU. Ahora nos estamos expandiendo a lo largo de todo el ciclo de vida del hardware, construyendo la base, aplicaciones nativas de IA y agentes que aceleran el trabajo de los innovadores y cambian lo que es posible construir.
Contamos con el respaldo de Sequoia, General Catalyst, Founders Fund, Lux Capital y Lightspeed, y nuestro equipo proviene de SpaceX, Apple, Palantir, Anduril, Applied Intuition y otras empresas líderes.
SOBRE HARDWARE INTELLIGENCE
Somos el equipo detrás de los agentes de Nominal, las aplicaciones nativas de IA y MCP, y sus apuestas de IA de vanguardia. Nuestra misión es eliminar los cuellos de botella del ciclo de vida del hardware con IA. Nuestros agentes razonan sobre la realidad física, desde telemetría de alta frecuencia y campañas de pruebas hasta diseños y simulaciones, donde los resultados reales de las pruebas son la verdad fundamental con la que se verifica su trabajo. Creemos que la IA con opinión, construida para el trabajo real de los programas de hardware, cambiará la forma en que el mundo diseña.
Somos colaborativos, iterativos y tenemos una alta capacidad de acción, y estamos centrados en las personas y en el cliente. Construimos con las herramientas de IA más nuevas cada día, y como esas herramientas cambian constantemente, nosotros también lo hacemos: nos mantenemos curiosos y seguimos buscando la mejor manera. Nuestro equipo abarca ciencia de datos y ML, sistemas distribuidos, búsqueda y sistemas de conocimiento, y nos obsesionamos con cómo los agentes pueden ser genuinamente útiles para los ingenieros que dependen de ellos.
EL ROL
Como Ingeniero/a de Investigación Staff que apoya las evaluaciones de agentes y el post-entrenamiento, definirás cómo Nominal mide sus agentes, para los clientes y para nosotros mismos, y construirás el camino desde las evaluaciones hasta los modelos post-entrenados cuando el hardware los necesite. Las evaluaciones van primero; el post-entrenamiento sigue cuando el despliegue en entornos aislados o el coste lo convierten en la inversión adecuada.
💼 QUÉ HARÁS: *
- Construir suites de evaluación para nuestros agentes, la capa de herramientas MCP y nuestro agente interno de la empresa, basadas en tareas reales de hardware. *
- Inventar nuevos benchmarks para agentes que operan sobre datos de ingeniería física, donde hoy no existen. *
- Evaluar nuestros agentes frente a agentes de vanguardia utilizando nuestro MCP, y mostrar dónde y por qué los nuestros ganan. *
- Construir la infraestructura de evaluación: conjuntos de datos, calificadores basados en modelos y humanos, y puertas de regresión en CI. *
- Convertir las evaluaciones en señales de recompensa y datos de entrenamiento, y liderar el post-entrenamiento (ajuste fino, RL, destilación) cuando necesitemos modelos que podamos ejecutar en cualquier lugar, incluidos entornos aislados. *
- Establecer la estrategia de Nominal para la medición y la mejora de modelos, trabajando con expertos en hardware sobre qué significa "correcto".
🚀 QUÉ APORTARÁS: *
- 8+ años en ingeniería o investigación de ML, incluyendo evaluaciones o trabajo de post-entrenamiento que lideraste en producción. *
- Rigor estadístico: diseñas evaluaciones que no te engañan y sabes cuándo una diferencia es real. *
- Experiencia profunda en la evaluación de sistemas LLM o de agentes, incluyendo evaluaciones calificadas por modelos y sus limitaciones. *
- Experiencia práctica en post-entrenamiento: ajuste fino, RL a partir de retroalimentación o destilación en tareas reales. *
- El criterio para saber cuándo medir, cuándo entrenar y cuándo una mejor indicación o herramienta es la respuesta. *
- Un historial de establecimiento de dirección técnica en un equipo y de elevar el nivel para los ingenieros que te rodean. *
- Trabajas a diario con agentes de codificación de IA modernos (Claude Code, Cursor, Codex), y te mantienes curioso/a y abierto/a a mejores formas de trabajar. Las herramientas cambian constantemente, y nosotros también.
⚡️ VALORAMOS ESPECIALMENTE: *
- Has construido evaluaciones o realizado post-entrenamiento en un laboratorio de vanguardia o en una empresa nativa de IA. *
- Has publicado benchmarks o métodos de evaluación que otros utilizan. *
- Has entrenado o servido modelos de peso abierto en entornos restringidos, locales o aislados. *
- Has trabajado en ingeniería de pruebas, fiabilidad o verificación para sistemas físicos.
BENEFICIOS/VENTAJAS *
- 🏥 Cobertura del 100%% en seguros médicos, dentales y de visión *
- 🏖️ PTO y baja por enfermedad ilimitados *
- 🍽️ Almuerzo, snacks y café gratis *
- 🚀 Estipendio para Desarrollo Profesional *
- ✈️ Retiro anual de la empresa
Todos los solicitantes cualificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género u origen nacional.
Requisitos ITAR
Para cumplir con las regulaciones de exportación del Gobierno de los EE. UU., el solicitante debe ser (i) ciudadano o nacional de los EE. UU., (ii) residente legal permanente de los EE. UU. (también conocido como titular de una green card), (iii) refugiado según 8 U.S.C. § 1157, o (iv) asilado según 8 U.S.C. § 1158, o bien ser elegible para obtener las autorizaciones necesarias del Departamento de Estado de los EE. UU. Obtenga más información sobre ITAR aquí pmddtc.state.gov/?id=ddtc_kb_article_page&sys_id=24d528fddbfc930044f9ff621f961987.
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