Estados Unidos
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Ingeniero Senior ML/IA - Híbrido (NYC)
Estados Unidos
New York, New York, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Estimados/as candidatos/as, tengan en cuenta que las solicitudes sin expectativas salariales y un perfil activo de LinkedIn no serán consideradas.
Detalles
Horario: Tiempo completo
Ubicación: Híbrido (NYC)
Tipo de colaboración: Empleo a tiempo completo
Proceso de entrevista
- Criba curricular por parte del reclutador
- Llamada introductoria con el liderazgo de ingeniería
- Criba técnica con un ingeniero senior
- Presencial: codificación de ML, diseño de sistemas, sentido del producto, sentido de la IA y reunión con los cofundadores
Buscamos un Ingeniero Senior de ML/IA para construir y desplegar los sistemas inteligentes en el núcleo de una plataforma de IA aplicada y análisis de datos. Esto no es investigación por el simple hecho de publicar artículos, sino sistemas de producción que razonan, pronostican y actúan de forma autónoma en complejos paisajes de datos empresariales. Desarrollarás los modelos y las arquitecturas de agentes que potencian la previsión de la demanda, la inteligencia del consumidor, el análisis competitivo y la toma de decisiones autónoma. El mismo nivel de exigencia que en todos los roles de este equipo: suficientemente senior para pensar en profundidad, pero aún con energía para la implementación práctica. Alta iniciativa, bajo ego, gran comunicador.
La plataforma conecta todo el panorama de datos de una organización —sistemas internos, tendencias de redes sociales, informes sectoriales, señales de comportamiento del consumidor— en una única capa de inteligencia coherente que presenta información y automatiza flujos de trabajo que antes llevaban semanas a los analistas. En su núcleo se encuentra un sistema RAG de grafos en producción que conecta datos temporales y de sentimiento a escala empresarial, un diferenciador técnico clave. Trabajarás en la intersección de ML aplicado, IA de agentes y razonamiento basado en grafos. La empresa ejecuta experimentos en las fronteras de la tecnología moderna —ML, bases de datos de grafos, IA de agentes— y busca ingenieros que compartan el impulso de mantenerse a la vanguardia y convertir la innovación en valor de producto real. Este rol abarca desde el prototipo hasta la producción, y todo lo intermedio.
Requisitos mínimos
Requisitos
- Más de 5 años de experiencia en machine learning y IA aplicados, con modelos desplegados y funcionando en producción
- Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, Estadística o un campo relacionado —o experiencia práctica equivalente (lo que has construido importa más que el título)
- Profundo dominio de Python con experiencia en frameworks de ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)
- Sólida formación en análisis estadístico, modelado predictivo y previsión de series temporales
- Experiencia con sistemas de IA/ML de agentes aplicados y orquestación multiagente
- Experiencia con NLP, LLMs y arquitecturas RAG
- Comodidad trabajando con conjuntos de datos a gran escala y entornos de computación distribuida
Se valorará
- Experiencia en bases de datos de grafos o RAG de grafos (una gran ventaja, fundamental para la pila tecnológica)
- Experiencia en los dominios de retail, cadena de suministro o previsión de la demanda
- Experiencia con redes neuronales de grafos o grafos de conocimiento
- Familiaridad con plataformas MLOps e infraestructura de servicio de modelos
- Contribuciones a proyectos de ML/IA de código abierto o investigación publicada
Qué harás
- Diseñar, construir y desplegar modelos de ML para previsión de la demanda, predicción de series temporales, análisis de sentimiento del consumidor y detección de anomalías a escala empresarial
- Desarrollar e iterar sobre la arquitectura de IA de agentes —construyendo sistemas que razonen a través de fuentes de datos heterogéneas y tomen acciones autónomas
- Construir y mantener pipelines de ML robustos: preprocesamiento de datos, ingeniería de características, entrenamiento de modelos, evaluación y despliegue en producción
- Arquitecturar y mejorar el sistema RAG de grafos en producción
- Construir sistemas RAG e integraciones de LLM que potencien interfaces de lenguaje natural y flujos de trabajo autónomos
- Colaborar con ingenieros de backend para garantizar que los modelos sean aptos para producción —optimizados para latencia, fiabilidad y escala
- Ser responsable del rendimiento del modelo de extremo a extremo: monitorización, reentrenamiento y mejora continua en producción
- Mantenerse a la vanguardia de la investigación en IA y aportar innovaciones relevantes a la plataforma
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