Brasil
Pentera
Turing
Ingeniero/a de Investigación, Frontera de Datos
Brasil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonJavaSQLC++RustGo
Traducción automática. Consulta el original.
SOBRE TURING
La misión de Turing es acelerar la superinteligencia para impulsar el progreso económico real. Con sede en San Francisco, Turing trabaja con laboratorios de IA de vanguardia para generar conjuntos de datos de alta calidad, entornos de aprendizaje por refuerzo y puntos de referencia de investigación de vanguardia que mejoran las capacidades de los modelos en ingeniería de software, trabajo de conocimiento empresarial y razonamiento avanzado STEM. En ingeniería de software, Turing es el proveedor de datos más grande y de mayor duración en la categoría. Turing también trabaja con empresas Fortune 500 de los sectores de servicios financieros, ciencias de la vida, atención médica, minorista, automotriz y CPG para construir e implementar sistemas de IA agenticos de extremo a extremo dentro de flujos de trabajo críticos. Al operar en ambos lados, Turing cierra el ciclo entre la investigación de vanguardia y la implementación empresarial, convirtiendo las señales de implementación del mundo real en mejores datos, evaluaciones y modelos más capaces. Obtenga más información en turing.com turing.com/.
VALORES
*Este es un puesto remoto y se puede realizar en cualquier lugar de Brasil/Colombia*
- Somos "client first": Ponemos a nuestros clientes en el centro de todo lo que hacemos, porque su éxito es la medida definitiva de nuestro valor.
- Trabajamos a "Velocidad de Startup": Nos movemos rápido, nos mantenemos ágiles y favorecemos la acción porque el impulso es la base de la perfección.
- Somos "AI forward": Ayudamos a nuestros clientes a construir el futuro de la IA y lo implementamos en nuestros propios roles y flujos de trabajo para amplificar la productividad.
Turing se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. No discriminamos por motivos de raza, religión, color, origen nacional, género, identidad de género, orientación sexual, edad, estado civil, discapacidad, condición de veterano protegido o cualquier otra característica legalmente protegida. En Turing estamos dedicados a construir un lugar de trabajo diverso, inclusivo y auténtico y celebramos la autenticidad, por lo que si te entusiasma este puesto pero tu experiencia pasada no se alinea perfectamente con cada calificación en la descripción del puesto, te animamos a que apliques de todos modos. Puede que seas el/la candidato/a adecuado/a para este u otros puestos.
Para solicitantes de la Unión Europea, revise el aviso GDPR de Turing aquí turing.com/policy.
EL PUESTO
Buscamos un/a Ingeniero/a de Investigación para ayudar a entregar conjuntos de datos de calidad de vanguardia, entornos de RL y evaluaciones que mejoren los modelos de última generación para un cliente de laboratorio de IA de vanguardia. Trabajarás directamente con los investigadores e ingenieros del cliente, convirtiendo las solicitudes entrantes y los objetivos posteriores al entrenamiento en propuestas técnicas concretas y especificaciones de datos/entornos, y luego serás responsable de la ejecución técnica: construyendo los sistemas de calidad y verificación que garanticen que lo que entregamos cumpla con estándares extremadamente altos de corrección, realismo, diversidad, dificultad y mejora medible del modelo.
La mayor parte de este trabajo es a medida y personalizado, construido para las necesidades cambiantes de un solo cliente. Normalmente, te mantendrás adjunto/a a un único cliente de laboratorio de vanguardia para poder construir un contexto real y una relación de trabajo con su equipo, con flexibilidad para dar soporte a otras cuentas cuando sea necesario. Dado que el trabajo a medida se juzga tanto por el tiempo de respuesta como por la calidad, ambos son igualmente importantes aquí.
Este puesto está diseñado para candidatos con experiencia en la construcción y mejora de sistemas de deep learning, especialmente donde los resultados sólidos dependen de la calidad de los datos, la curación de datos, la eliminación de ruido, la generación de datos sintéticos y la evaluación rigurosa. Operarás en una o más de las siguientes áreas de capacidad:
- Agentes de codificación e ingeniería de software (repositorios, pruebas unitarias, depuración, uso de herramientas, revisiones de código, flujos de trabajo de largo alcance)
- Entornos de RL y entrenamiento basado en verificadores (tareas, recompensas/verificadores, trayectorias, marcos de evaluación)
- Datos multimodales y razonamiento (texto + imágenes + documentos + tablas/gráficos; audio/video opcional)
- Razonamiento STEM (matemáticas, física, química, biología, ingeniería: verificación de soluciones y análisis de errores)
- IA moderna incorporada / agentes impulsados por VLM (modelos de visión-lenguaje(-acción), suites de tareas incorporadas, abstracciones de herramientas/sensores/acciones, datos de interacción de largo alcance)
QUÉ HARÁS
1) RESPONSABILIDAD SOBRE LA CALIDAD DE LOS DATOS Y DEL ENTORNO DESDE LA PERSPECTIVA DE UN INVESTIGADOR DE IA
- Responder a las solicitudes entrantes del cliente y traducir objetivos de investigación ambiguos y cambiantes en una propuesta técnica y requisitos de datos claros: habilidades objetivo, modos de fallo, calibración de dificultad, cobertura y métricas de éxito.
- Proporcionar la evaluación de viabilidad técnica, las suposiciones, los criterios de aceptación y los requisitos de evaluación necesarios para definir el alcance del contrato o la declaración de trabajo.
- Definir qué significa "bueno" creando rúbricas detalladas, contraejemplos y casos límite (qué incluir vs. excluir).
- Realizar auditorías profundas y detalladas de los datos producidos: detectar errores sutiles, oportunidades de "reward hacking", filtraciones, ambigüedades, suposiciones inconsistentes y cambios en la distribución.
- Impulsar mejoras iterativas utilizando evidencia: agrupar fallos (por ejemplo, por similitud semántica) para encontrar la brecha subyacente, y luego convertirla en instrucciones concretas para el equipo de producción: mejores ejemplos "few-shot", contraejemplos explícitos, orientación más clara sobre lo que causa los rechazos.
2) DISEÑAR Y CONSTRUIR CONJUNTOS DE DATOS Y ENTORNO DE RL PARA TUS ÁREAS DE CAPACIDAD
Contribuir o liderar el diseño de:
- Suites de tareas (flujos de trabajo de un solo paso y de largo alcance)
- Señales de verdad fundamental (verificadores, pruebas unitarias, comprobaciones estructuradas, funciones de recompensa, validadores automáticos)
- Interfaces de entorno (APIs, esquemas de herramientas, abstracciones de estado, esquemas de bases de datos, dinámicas similares a simuladores)
Dependiendo de tus áreas de capacidad asignadas, puedes centrarte en:
- Agentes de codificación / SWE: datos que reflejan trabajo de desarrollo real (navegación de bases de código, localización de errores, parches, pruebas, revisiones de código, restricciones tipo CI, refactorizaciones, correcciones de seguridad).
- Multimodalidad: tareas que prueban el razonamiento multimodal real (lectura de gráficos, QA de documentos, comprensión de UI, razonamiento STEM basado en diagramas, tareas con reconocimiento OCR).
- STEM: tareas con soluciones verificables (comprobaciones simbólicas, solucionadores de referencia, validación numérica, consistencia de pasos, sanidad de unidades).
- IA moderna incorporada / agentes impulsados por VLM: datos de interacción y entornos para modelos de visión-lenguaje(-acción).
3) CONSTRUIR SISTEMAS ROBUSTOS DE VALIDACIÓN, ELIMINACIÓN DE RUIDO Y GENERACIÓN DE DATOS SINTÉTICOS
- Construir sistemas de verificación específicos del proyecto que combinen comprobaciones deterministas, evaluadores basados en modelos calibrados con conjuntos de oro y revisión humana específica.
- Implementar validación y filtrado automatizados para lograr una relación señal-ruido de nivel de vanguardia: deduplicación, descontaminación, comprobaciones de filtración, comprobaciones de consistencia, controles de dificultad y diversidad.
- Desarrollar pipelines de generación y aumento de datos sintéticos cuando sea apropiado: generadores de tareas programáticos, perturbaciones controladas, plantillas de escenarios, ejecuciones impulsadas por simuladores/herramientas.
- Crear documentación y tarjetas de datos: intención del conjunto de datos, limitaciones conocidas, uso recomendado y enlace de evaluación.
4) UTILIZAR EVALUACIONES Y EJECUCIONES DE ENTRENAMIENTO PARA DEMOSTRAR IMPACTO
- Diseñar y ejecutar evaluaciones que reflejen el uso previsto por el cliente.
- Producir análisis que conecten los datos con los resultados: comparaciones pre/post, desgloses de errores, ablaciones que identifiquen qué atributos de los datos impulsan la mejora.
- Cuando sea necesario, ejecutar experimentos internos de ajuste fino o estilo RL (o asociarse con investigación) para demostrar que los datos/entornos mejoran el comportamiento del modelo de maneras medibles.
5) COLABORAR EFECTIVAMENTE CON GRANDES EQUIPOS DE PRODUCCIÓN SIN SER OPERACIONALMENTE PESADO
- Dar dirección técnica a la red experta distribuida que produce los datos, proporcionando especificaciones claras, ejemplos, casos extremos y bucles de retroalimentación rápidos basados en auditorías y señales cuantitativas.
- Usted es responsable de la traducción técnica, los criterios de aceptación, el diseño del evaluador y el verificador, el diagnóstico de calidad y la recomendación de lanzamiento técnico. El/la Líder de Proyecto Estratégico es responsable de la ejecución de la producción, la dotación de personal, el rendimiento, el costo del proyecto y la recuperación.
- Se espera que esté muy involucrado/a en la revisión y mejora de los resultados de grandes esfuerzos de anotación/creación, pero no será el/la principal responsable de la contratación, la dotación de personal o las operaciones de personas; eso recae en el SPL.
- Comunicarse directamente con el cliente sobre hallazgos técnicos, riesgos de calidad y opciones de recuperación. Alinear los cambios en el alcance, el cronograma o los compromisos externos con los propietarios de la cuenta y la entrega.
A QUIÉN BUSCAMOS
- 4–5 años de experiencia construyendo o mejorando sistemas de deep learning donde la calidad de los datos importó materialmente (entrenamiento, post-entrenamiento, evaluaciones o sistemas agenticos).
- Fuerte intuición sobre los "ingredientes de datos" que impulsan las mejoras del modelo: qué recopilar, qué filtrar, qué sintetizar y cómo medir.
- Capacidad para comunicarse claramente con investigadores e ingenieros: traducir objetivos de investigación en especificaciones concretas y transformar resultados desordenados en información procesable.
- Comodidad siendo el punto de contacto técnico directo para un cliente, incluyendo la explicación de contratiempos o compensaciones cuando las cosas no salen según lo planeado.
- Capacidad demostrada para ser extremadamente detallista en el diagnóstico de problemas sutiles de calidad de datos y modos de fallo.
- Sólida capacidad de programación con una inclinación por la entrega: se requiere dominio de Python; se prefiere la comodidad con flujos de trabajo de datos SQL/estructurados; para trabajos centrados en la codificación, el dominio de un lenguaje importante (por ejemplo, C++, Java, Go, Rust, JS/TS) es una ventaja.
- Comodidad diseñando sistemas de calidad: rúbricas, scripts de validación, conjuntos de oro, estrategias de muestreo, comprobaciones estadísticas, evaluación basada en segmentos, bucles de revisión "human-in-the-loop" basados en criterios medibles.
- No se requiere experiencia directa con un laboratorio de IA de vanguardia, y es poco común en el mercado LATAM: lo más importante es la profundidad de ingeniería práctica y la capacidad de operar con ambigüedad.
Grandes ventajas
- Experiencia en RL o post-entrenamiento (cualquiera de: RLHF/RLAIF, entrenamiento de verificadores, modelado de recompensas, ajuste fino de RL, diseño de entornos).
- Experiencia en evaluación agentica (uso de herramientas, flujos de trabajo de varios pasos, tareas de largo alcance, análisis de trayectorias).
- Experiencia multimodal (comprensión de documentos, gráficos, diagramas, OCR, anclaje UI/visión; audio/video opcional).
- Profundidad STEM (matemáticas/física/ingeniería) con un enfoque en la verificabilidad y la corrección rigurosa.
- IA moderna incorporada / experiencia en agentes impulsados por VLM (modelos de visión-lenguaje(-acción), conjuntos de datos de interacción, evaluaciones incorporadas, anclaje de largo alcance, interfaces de herramientas/sensores/acciones).
- Pensamiento sistémico: capacidad para "simular" el esquema de API/datos de una aplicación y diseñar tareas que reflejen de manera realista las restricciones y flujos de trabajo del mundo real.
POR QUÉ TURING
- Trabaja directamente con un laboratorio de IA de vanguardia, en la vanguardia del diseño de entornos de post-entrenamiento y RL, integrado en una relación de investigación real en lugar de un conjunto rotativo de tareas anónimas.
- Impacto real (camino hacia la AGI): tus conjuntos de datos y entornos influirán directamente en la trayectoria hacia la Inteligencia Artificial General y, en última instancia, hacia la Superinteligencia.
- Alta autonomía y rápida iteración, con un/a Líder de Proyecto Estratégico manejando la escala y los recursos para que puedas mantenerte enfocado/a en el enfoque técnico y la barra de calidad.
- Equipo denso en talento, donde encontrarás una rápida iteración y una curva de aprendizaje excepcional.
VENTAJAS DE UNIRSE A TURING
- Trabaja en la vanguardia de la IA, ayudando a los laboratorios de IA líderes en el mundo a mejorar sus modelos más avanzados construyendo conjuntos de datos expertos, entornos de RL y puntos de referencia pioneros.
- Contribuye a la investigación de IA de vanguardia y muestra tu trabajo en conferencias de primer nivel como ICLR, ICML y NeurIPS.
- Lleva la innovación de IA de vanguardia a la empresa, aplicando las lecciones aprendidas de los laboratorios de IA líderes para resolver desafíos empresariales del mundo real.
- Colabora y aprende de colegas excepcionales con profunda experiencia en IA de Google, Meta, Amazon y otras empresas tecnológicas líderes.
- Muévete al ritmo de la innovación en IA, con la velocidad, la propiedad y el impacto de una startup.
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