Investigador sénior de IA, sistemas agénticos

Canadá

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Python

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El puesto

En OpenSpace, estamos redefiniendo la forma en que se construyen los proyectos más complejos del mundo. Nuestra plataforma de inteligencia visual impulsada por IA utiliza visión artificial y IA espacial para ofrecer a los equipos de construcción una visión en tiempo real de lo que sucede en la obra, ayudándoles a construir más rápido, de forma más segura y con mayor confianza.

Pero lo que realmente nos diferencia es nuestro equipo. Contratamos a personas curiosas y motivadas a las que les encanta resolver problemas difíciles, asumir responsabilidades y generar un impacto real. Las grandes personas construyen una gran cultura, y parece que se nota. Forbes ha nombrado a OpenSpace una de las mejores empresas emergentes para trabajar en Estados Unidos durante cinco años consecutivos. Ven a descubrir por qué tanto revuelo ✨

El ingeniero investigador sénior de IA creará sistemas agénticos que razonen sobre todo el registro de datos de OpenSpace: imágenes de 360°, nubes de puntos, modelos BIM, conjuntos de planos y especificaciones, además de los nuevos flujos provenientes de capturas móviles, dispositivos vestibles y audio de campo. Nuestro equipo de visión artificial construye las primitivas de percepción que determinan qué hay en una captura. Tú construirás la capa superior, combinando esas primitivas con modelos de vanguardia para responder a las preguntas que realmente plantean los equipos de proyecto, haciendo que las respuestas sean lo suficientemente verificables como para que un constructor actúe basándose en ellas.

El trabajo es investigación aplicada. Los problemas difíciles consisten en decidir qué debe ver un agente a partir de un registro de obra cuatridimensional, diseñar las herramientas que puede invocar y demostrar que tiene razón con la frecuencia suficiente como para realizar el lanzamiento. Para cuando estés llamando a una API de vanguardia, las decisiones interesantes ya se habrán tomado.

Qué harás

Diseñar y construir sistemas de agentes que planifiquen y ejecuten tareas de varios pasos a través de imágenes, geometría y documentos.

Gestionar la capa de contexto. Construir la recuperación y la fundamentación sobre un registro de obra indexado espacial y temporalmente para que un agente obtenga la evidencia que una pregunta realmente necesita.

Diseñar la superficie de herramientas: las primitivas que un agente invoca para localizar un componente, comparar dos capturas, leer una región de un plano o consultar un elemento BIM.

Construir evaluaciones para tareas donde la verdad fundamental es ambigua, y luego utilizarlas para tomar decisiones honestas sobre qué está listo y qué no.

Elegir el modelo adecuado para cada paso. API de vanguardia, modelo de pesos abiertos, modelo pequeño ajustado o visión artificial clásica, sopesando el coste, la latencia y la precisión en el volumen de producción.

Hacer que los resultados sean trazables. Cada afirmación debe remitir al píxel, la hoja o la sección de especificaciones que la respalda.

Prototipar rápidamente, descartar lo que no funciona y colaborar con los ingenieros de plataforma para lanzar lo que sí funciona.

Qué buscamos

Máster o doctorado en un campo relacionado o experiencia equivalente en la industria.

5+ años construyendo sistemas de aprendizaje automático, incluyendo al menos un sistema basado en LLM o VLM que hayas llevado a producción y mantenido en funcionamiento. Preguntaremos qué falló.

Experiencia en el diseño de evaluaciones desde cero donde la verdad fundamental es costosa, escasa o controvertida.

Gran fluidez multimodal: modelos de lenguaje visual, incrustaciones y recuperación, diseño de contexto y ajuste fino cuando justifica su coste.

Sólida ingeniería. Python, orquestación asíncrona, trazabilidad e instrumentación de costes. Tú construyes tu propio entorno.

Comodidad con datos espaciales. No necesitas conocer la profundidad SLAM, pero los marcos de coordenadas, las poses de cámara y las proyecciones no deberían ralentizarte.

Criterio sobre qué merece la pena automatizar y disposición para decir cuándo la respuesta es todavía nada.

Se valorará

Post-entrenamiento o aprendizaje por refuerzo en trayectorias de agentes.

Comprensión de documentos sobre planos técnicos, especificaciones u otros archivos PDF estructurados.

Flujos de sensores más allá de las imágenes principales, como capturas móviles, dispositivos vestibles o audio de campo.

Experiencia en construcción, robótica, geoespacial u otro dominio donde los modelos se encuentran con el mundo físico.

Salario base: $181,000 - $230,000 CAD

OpenSpace da la bienvenida a empleados de diversos orígenes y ámbitos de la vida, y esto se refleja en nuestra diversa comunidad. OpenSpace se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y se compromete a proporcionar igualdad de oportunidades de empleo a todos los empleados y solicitantes de empleo, sin distinción de raza, color, religión, edad, sexo, origen nacional, estado de discapacidad, genética, estado de veterano protegido, orientación sexual, identidad o expresión de género, o cualquier otra característica protegida por las leyes federales, estatales o locales.

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