Brasil
Bunge
Turing
Ingeniero de Investigación, Datos de Frontera
Brasil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonJavaSQLC++RustGo
Traducción automática. Consulta el original.
ACERCA DE TURING
La misión de Turing es acelerar la superinteligencia para impulsar un progreso económico real. Con sede en San Francisco, Turing trabaja con laboratorios de IA de frontera para generar conjuntos de datos de alta calidad, entornos de aprendizaje por refuerzo y puntos de referencia de investigación de frontera que mejoran las capacidades de los modelos en ingeniería de software, trabajo de conocimiento empresarial y razonamiento avanzado en STEM. En ingeniería de software, Turing es el proveedor de datos más grande y con mayor trayectoria en la categoría. Turing también trabaja con empresas de Fortune 500 en los sectores de servicios financieros, ciencias de la vida, atención médica, comercio minorista, automoción y CPG para crear e implementar sistemas de IA agénticos de extremo a extremo dentro de flujos de trabajo de misión crítica. Al operar en ambos lados, Turing cierra el ciclo entre la investigación de frontera 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 puede realizarse desde cualquier lugar de Brasil/Colombia*
- Primero el cliente: 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 Start-Up: Nos movemos rápido, nos mantenemos ágiles y favorecemos la acción porque el impulso es la base de la perfección.
- Somos pro-IA: Ayudamos a nuestros clientes a construir el futuro de la IA e implementarlo 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, estatus de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley. 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 trabajo, te animamos a postularte de todos modos. Podrías ser el candidato adecuado para este u otros puestos.
Para los solicitantes de la Unión Europea, por favor revisen el aviso de GDPR de Turing aquí turing.com/policy.
EL PUESTO
Buscamos un Ingeniero de Investigación para ayudar a entregar conjuntos de datos de calidad de frontera, entornos de RL y evaluaciones que mejoren los modelos de última generación para un cliente de laboratorio de IA de frontera. Trabajará directamente con los investigadores e ingenieros del cliente, convirtiendo las solicitudes entrantes y los objetivos de post-entrenamiento en propuestas técnicas concretas y especificaciones de datos/entorno, y luego asumiendo la ejecución técnica: construyendo los sistemas de calidad y verificación que aseguren 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 cliente. Por lo general, permanecerá vinculado a un solo cliente de laboratorio de frontera para que pueda desarrollar un contexto real y una relación de trabajo con su equipo, con flexibilidad para apoyar otras cuentas cuando sea necesario. Debido a que el trabajo a medida se juzga tanto por el tiempo de respuesta como por la calidad, ambos importan por igual 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 una evaluación rigurosa. Operará 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 horizonte)
- Entornos de RL y entrenamiento basado en verificadores (tareas, recompensas/verificadores, trayectorias, arneses 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 encarnada moderna / agentes impulsados por VLM (modelos de visión-lenguaje(-acción), suites de tareas encarnadas, abstracciones de herramientas/sensores/acciones, datos de interacción de largo horizonte)
QUÉ HARÁS
1) ASUME LA RESPONSABILIDAD DE LA CALIDAD DE LOS DATOS Y EL ENTORNO DESDE LA PERSPECTIVA DE UN INVESTIGADOR DE IA
- Responder a las solicitudes entrantes del cliente y traducir objetivos de investigación ambiguos y en evolución en una propuesta técnica y requisitos de datos claros: habilidades objetivo, modos de falla, calibración de dificultad, cobertura y métricas de éxito.
- Proporcionar la evaluación de viabilidad técnica, suposiciones, criterios de aceptación y requisitos de evaluación necesarios para definir el alcance del contrato o la declaración de trabajo.
- Definir cómo se ve el "buen" trabajo creando rúbricas detalladas, contraejemplos y casos límite (qué incluir frente a qué excluir).
- Realizar auditorías profundas y orientadas a los detalles de los datos producidos: detectar errores sutiles, oportunidades de hackeo de recompensas, fugas, ambigüedad, suposiciones inconsistentes y cambios en la distribución.
- Impulsar mejoras iterativas utilizando evidencia: agrupar fallas (por ejemplo, por similitud semántica) para encontrar la brecha subyacente, luego convertir eso en instrucciones concretas para el equipo de producción: mejores ejemplos de pocos disparos (few-shot), contraejemplos explícitos, orientación más clara sobre qué está causando los rechazos.
2) DISEÑA Y CONSTRUYE CONJUNTOS DE DATOS Y ENTORNOS DE RL PARA TU(S) ÁREA(S) DE CAPACIDAD
Contribuir o liderar el diseño de:
- Suites de tareas (flujos de trabajo de un solo paso y de largo horizonte)
- 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 tu(s) área(s) de capacidad asignada(s), puedes enfocarte en:
- Codificación / agentes SWE: datos que reflejan el trabajo de desarrollo real (navegación de bases de código, localización de errores, parches, pruebas, revisiones de código, restricciones similares a CI, refactorizaciones, correcciones de seguridad).
- Multimodalidad: tareas que prueban el razonamiento multimodal real (lectura de gráficos, control de calidad de documentos, comprensión de UI, razonamiento STEM basado en diagramas, tareas conscientes de OCR).
- STEM: tareas con soluciones verificables (comprobaciones simbólicas, solucionadores de referencia, validación numérica, consistencia de pasos, cordura de unidades).
- IA encarnada moderna / agentes impulsados por VLM: datos de interacción y entornos para modelos de visión-lenguaje(-acción).
3) CONSTRUYE SISTEMAS ROBUSTOS DE VALIDACIÓN, ELIMINACIÓN DE RUIDO Y DATOS SINTÉTICOS
- Construir sistemas de verificación específicos del proyecto que combinen comprobaciones deterministas, evaluadores basados en modelos calibrados contra conjuntos de oro y revisión humana dirigida.
- Implementar validación y filtrado automatizados para lograr una relación señal-ruido de grado de frontera: deduplicación, descontaminación, comprobaciones de fugas, comprobaciones de consistencia, controles de dificultad y diversidad.
- Desarrollar tuberías de generación y aumento de datos sintéticos cuando sea apropiado: generadores de tareas programáticos, perturbaciones controladas, plantillas de escenarios, despliegues impulsados por simuladores/herramientas.
- Crear documentación y tarjetas de datos: intención del conjunto de datos, limitaciones conocidas, uso recomendado y vinculación de evaluación.
4) UTILIZA EVALUACIONES Y EJECUCIONES DE ENTRENAMIENTO PARA DEMOSTRAR IMPACTO
- Diseñar y ejecutar evaluaciones que reflejen el uso previsto del cliente.
- Producir análisis que conecten los datos con los resultados: comparaciones pre/post, desgloses de errores, ablaciones que identifiquen qué atributos de 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/entorno mejoran el comportamiento del modelo de formas medibles.
5) COLABORA EFECTIVAMENTE CON GRANDES EQUIPOS DE PRODUCCIÓN SIN SER DEMASIADO OPERATIVO
- Dar dirección técnica a la red de expertos distribuida que produce los datos, proporcionando especificaciones claras, ejemplos, casos límite y bucles de retroalimentación rápidos basados en auditorías y señales cuantitativas.
- Eres dueño de la traducción técnica, los criterios de aceptación, el diseño de evaluadores y verificadores, el diagnóstico de calidad y la recomendación de lanzamiento técnico. El Líder de Proyecto Estratégico es dueño de la ejecución de producción, dotación de personal, rendimiento, costo del proyecto y recuperación.
- Se espera que estés altamente comprometido en revisar y mejorar los resultados de grandes esfuerzos de anotación/creación, pero no eres el principal responsable de la contratación, dotación de personal o operaciones de personas; eso recae en el SPL.
- Comunicarte 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 importaba materialmente (entrenamiento, post-entrenamiento, evaluaciones o sistemas agénticos).
- Fuerte intuición para 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: convirtiendo objetivos de investigación en especificaciones concretas y convirtiendo resultados desordenados en conocimientos procesables.
- Sentirse cómodo siendo el punto de contacto técnico directo para un cliente, incluyendo explicar contratiempos o compensaciones cuando las cosas no salen según lo planeado.
- Capacidad demostrada para ser extremadamente orientado a los detalles en el diagnóstico de problemas sutiles de calidad de datos y modos de falla.
- Sólida capacidad de programación con inclinación a la entrega: se requiere competencia en Python; se prefiere encarecidamente la comodidad con SQL/flujos de trabajo de datos estructurados; para el trabajo centrado en la codificación, la competencia en 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 cortes, bucles de revisión humana en el bucle basados en criterios medibles.
- No se requiere experiencia directa con un laboratorio de IA de frontera, y es poco común en el mercado LATAM; lo que más importa es la profundidad de ingeniería práctica y la capacidad de operar con ambigüedad.
Fuertes 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 con evaluación agéntica (uso de herramientas, flujos de trabajo de varios pasos, tareas de largo horizonte, análisis de trayectorias).
- Experiencia multimodal (comprensión de documentos, gráficos, diagramas, OCR, fundamentación de UI/visión; audio/video opcional).
- Profundidad en STEM (matemáticas/física/ingeniería) con ojo para la verificabilidad y la corrección rigurosa.
- Experiencia con IA encarnada moderna / agentes impulsados por VLM (modelos de visión-lenguaje(-acción), conjuntos de datos de interacción, evaluaciones encarnadas, fundamentación de largo horizonte, 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 frontera, a 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, la Superinteligencia.
- Alta autonomía e iteración rápida, con un Líder de Proyecto Estratégico que maneja el escalado y los recursos para que puedas mantenerte enfocado en el enfoque técnico y el nivel de calidad.
- Equipo denso en talento, donde encontrarás una iteración rápida y una curva de aprendizaje excepcional.
VENTAJAS DE UNIRSE A TURING
- Trabaja en la frontera de la IA, ayudando a los laboratorios de IA líderes del mundo a mejorar sus modelos más avanzados mediante la construcción de conjuntos de datos expertos, entornos de RL y puntos de referencia únicos en su clase.
- Contribuye a la investigación de IA de vanguardia y muestra tu trabajo en las principales conferencias como ICLR, ICML y NeurIPS.
- Lleva la innovación de IA de frontera a la empresa, aplicando las lecciones aprendidas de los principales laboratorios de IA para resolver desafíos comerciales 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.
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfil
