Ingeniero de Machine Learning Sénior - IA Embebida

Podrías encajar perfectamente si:

• Tienes entre 5 y 8 años de experiencia y eres muy sólido en Python.

• Tienes experiencia práctica construyendo y operando sistemas de machine learning a escala en producción, no solo entrenando modelos o ejecutando notebooks.

• Sabes cómo definir un problema de producto ambiguo, establecer una línea base y seleccionar métricas útiles antes de optimizar un modelo.

• Tienes una sólida experiencia en varias de estas áreas: IA de documentos, NLP, clasificación, ranking, recomendación, detección de anomalías, deep learning o IA generativa.

• Te preocupas por la calidad de los datos, la observabilidad, los modos de fallo, el coste y la mantenibilidad a largo plazo tanto como por el rendimiento del modelo.

• Tienes una combinación equilibrada de habilidades técnicas, de negocio y de producto, y te comunicas bien con ingenieros de software, product managers y expertos en dominios no técnicos.

• Tienes un inglés fluido; el francés no es obligatorio.

Se valorará:

• Tienes experiencia en contabilidad, fintech u otros flujos de trabajo empresariales de alta confianza.

• Tienes experiencia con sistemas human-in-the-loop, active learning o aprendizaje a partir de las correcciones de los usuarios.

• Tienes experiencia gestionando sistemas de ML a escala con restricciones estrictas de latencia, fiabilidad o coste.

• Estás familiarizado con modelos multimodales o generativos para la comprensión de documentos.

¿Buscas tener un impacto en la vida diaria de millones de emprendedores en Francia (y mañana en Europa)? ¿Buscas un entorno de trabajo que valore la confianza, la proactividad y la autonomía? ¿Nuestros Engineering principles están alineados con tu visión? ¡Entonces Pennylane es el lugar adecuado para ti!

Nuestro objetivo es convertirnos en el Sistema Operativo financiero más querido de las PYMES y despachos contables franceses (y pronto, de los europeos). Ayudamos a los emprendedores a librarse de tareas que consumen mucho tiempo relacionadas con la contabilidad y las finanzas, al tiempo que les damos acceso a la información financiera clave que necesitan para tomar las mejores decisiones para su negocio.

POR QUÉ esta posición es de suma importancia para alcanzar nuestra misión

Pennylane se está convirtiendo en el OS financiero de las PYMES y los despachos contables europeos. Una parte creciente del trabajo realizado dentro de nuestro producto será automatizada o asistida por IA. Nuestra estrategia opera en tres capas: IA verticalizada integrada en el producto, una interfaz de agente que hace que Pennylane sea legible y accionable por las IA, y el propio agente orquestador de Pennylane.

El equipo de Embedded AI es responsable de la primera capa. Construimos los sistemas especializados de machine learning detrás de Copilot y Autopilot: extracción de datos de facturas, clasificación de documentos, sugerencias contables, conciliación, puntuación, Bookkeeping Autopilot y Revision Autopilot.

Los modelos se están convirtiendo en productos genéricos rápidamente. Lo que marca la diferencia es nuestra capacidad para definir el problema correcto, utilizar los datos y el conocimiento contable de Pennylane, evaluar la calidad en flujos de trabajo reales y operar sistemas fiables en producción.

Al unirte a nosotros como Machine Learning Engineer - Embedded AI, convertirás problemas contables difíciles en productos de ML fiables que se utilizan cada día. Combinarás una sólida ingeniería de ML, pensamiento de producto y responsabilidad de producción para mejorar tanto la automatización como la confianza del usuario.

CÓMO contribuirás como Machine Learning Engineer - Embedded AI

Te unirás al equipo de Embedded AI dentro de nuestra organización de ML & AI. El equipo trabaja estrechamente con los squads de producto y expertos contables, desde la exploración inicial hasta la producción, el seguimiento y la mejora continua.

• Diseñarás y lanzarás sistemas de ML para la comprensión, extracción, clasificación, conciliación, clasificación, puntuación y recomendaciones de documentos.

• Contribuirás directamente a nuestras experiencias de Copilot y Autopilot, incluyendo Bookkeeping Autopilot y Revision Autopilot.

• Serás responsable de todo el ciclo de vida de tus soluciones: definición del problema, estrategia de datos y etiquetado, líneas base, entrenamiento, evaluación, despliegue, experimentación, monitorización y mantenimiento.

• Convertirás las correcciones de los usuarios y los fallos de producción en mejores conjuntos de datos, modelos y comportamiento del producto.

• Definirás métricas de calidad que reflejen el valor real para el usuario: precisión y exhaustividad (precision and recall), cobertura de automatización, procesamiento directo (straight-through processing), tasa de corrección humana, latencia y coste.

• Colaborarás con expertos de Producto, Ingeniería y contabilidad para entender los flujos de trabajo, definir qué significa "correcto" e integrar el ML de forma natural en la experiencia del usuario.

• Elegirás el enfoque más sencillo y fiable para cada problema —lógica determinista, ML clásico, deep learning o IA generativa— en lugar de empezar por un modelo preferido.

• Ayudarás a mejorar nuestras prácticas compartidas de ingeniería de ML: componentes reutilizables, experimentación, observabilidad, calidad de datos y pipelines de entrenamiento e inferencia fiables.

• Te mantendrás a la vanguardia monitorizando las técnicas emergentes de ML e IA —incluyendo modelos multimodales y generativos— y aplicándolas cuando creen un valor mensurable.

• Aprenderás sobre Pennylane, nuestros usuarios, nuestros flujos de trabajo contables y nuestra visión de la IA durante el onboarding.

• Te familiarizarás con nuestro stack de ML, sistemas de producción, conjuntos de datos, métricas y formas de trabajar.

• Conocerás a tus socios de producto e ingeniería y contribuirás a una primera mejora con un alcance definido.

• Serás responsable de un caso de uso de Embedded AI de principio a fin, con métricas claras tanto offline como en producción.

• Habrás lanzado una mejora significativa en una capacidad de Copilot o Autopilot.

• Te sentirás cómodo con nuestro stack técnico, incluyendo Python, Pytorch, PySpark, Redshift, Airflow, AWS SageMaker y nuestras herramientas de monitorización.

• Utilizarás el feedback real de los usuarios y el análisis de errores para priorizar las próximas iteraciones.

• Liderarás proyectos de ML de mayor envergadura entre varios equipos y ayudarás a dar forma a la hoja de ruta de Embedded AI.

• Mejorarás la fiabilidad, la cobertura de automatización y la mantenibilidad de uno o más sistemas de producción.

• Compartirás las mejores prácticas y elevarás el nivel de la ingeniería de ML, la evaluación y la responsabilidad de producción en todo el equipo.

Y más allá: los equipos de ML & AI seguirán creciendo con la empresa

Esto significa oportunidades para mentorizar a nuevos miembros del equipo, liderar iniciativas de producto importantes y ayudar a definir los estándares técnicos que hacen posible una IA fiable en Pennylane.