Ingeniero de Machine Learning Sénior

• Pequeño equipo fundador, construyendo un producto de email con IA desde cero (greenfield).
• Ingenieros de alto calibre procedentes de las principales empresas tecnológicas; nivel técnico muy alto.
• Equipo global totalmente remoto, gran sentido de la responsabilidad e impacto visible.
• Cultura de recompensa muy sólida (incluyendo capital social significativo y alta flexibilidad salarial)

Para encajar en el puesto de Senior Machine Learning, debes tener:

• Mínimo de 5 años de experiencia en un rol de Machine Learning
• Experiencia con Python, PyTorch / JAX, sistemas de entrenamiento e inferencia basados en GPU
• Experiencia demostrada en la construcción, despliegue y mantenimiento de sistemas de aprendizaje automático utilizados activamente en entornos del mundo real.
• Sólida comprensión práctica de cómo se comportan y fallan los modelos de ML modernos en producción en vivo, junto con la capacidad de mitigar eficazmente los casos límite (edge cases).
• Trayectoria en la escritura de código limpio, robusto y de nivel de producción con una mentalidad arquitectónica que va mucho más allá del simple scripting.
• Alto grado de autogestión e iniciativa, con una capacidad demostrada para impulsar de forma independiente iniciativas técnicas complejas desde el concepto hasta el lanzamiento.
• Capacidad para absorber nuevos conceptos rápidamente, comunicar claramente las compensaciones técnicas (trade-offs) y mejorar continuamente el código y los sistemas mediante ciclos de retroalimentación iterativos.

¿Te apasiona sacar modelos de ML complejos de los notebooks y construir sistemas de nivel de producción que funcionen a escala?

¿Buscas un rol autónomo y de alto impacto donde seas el responsable directo de subsistemas centrales de principio a fin?

Genial, entonces sigue leyendo, porque tenemos un puesto para ti.

La misión de nuestro cliente es cambiar fundamentalmente el panorama de la productividad en torno al correo electrónico, los calendarios y la toma de notas, mediante el desarrollo de aplicaciones proactivas y nativas de IA diseñadas para el público general. Estamos aportando una inteligencia fluida a los flujos de trabajo, la programación de agendas y las tareas diarias, todo ello sin requerir que los usuarios dominen prompts complejos.

La cultura de ingeniería de nuestro cliente se centra en ofrecer una alta fiabilidad para flujos de trabajo de larga duración, manteniendo un contexto persistente y ejecutando tareas del mundo real sin errores. Al anclar sus productos en la utilidad práctica y una arquitectura robusta, están minimizando con éxito las alucinaciones de los modelos. En última instancia, el objetivo es automatizar la organización personal para que la gente pueda centrar su energía en lo que realmente importa.

Responsabilidades clave

• Diseñar y construir los sistemas centrales de aprendizaje automático que impulsan una plataforma de IA proactiva y con visión de futuro.
• Asumir la responsabilidad completa de principio a fin de tus proyectos, desde la curación de datos y el entrenamiento de modelos hasta la evaluación, la inferencia y la iteración continua.
• Traducir conceptos de investigación de vanguardia en sistemas robustos y altamente fiables listos para entornos de producción.
• Aprovechar las señales y datos de producción en vivo para solucionar anomalías complejas de los modelos y cuellos de botella del sistema.
• Impulsar un ciclo de desarrollo rápido: desplegar sistemas, analizar métricas de rendimiento en el mundo real, refinar enfoques y repetir con rapidez.
• Colaborar estrechamente con los equipos de investigación, ingeniería y producto para garantizar que los hitos técnicos se traduzcan directamente en un valor tangible para el usuario.
• Proporcionar mentoría práctica a otros ingenieros, realizar revisiones rigurosas y establecer un alto estándar de criterio técnico a través de tu propia ejecución.
• Optimizar las arquitecturas de los modelos para equilibrar estrictamente la latencia, el coste computacional, la fiabilidad del sistema y la seguridad a una escala masiva.

El puesto tiene base en Europa.